Повышение квалификации 😎

Наша лаборатория запускает курс «‎Введение в Geant4» для всех заинтересованных!
На курсе слушатели познакомятся с основами самого популярного пакета для моделирования процессов прохождения частиц через вещество. Материал разработан специально для тех, кто только начинает свой путь в моделировании и заинтересован в освоении работы с Geant4.

‼️ Регистрация открыта до 20 марта и доступна по ссылке:
https://forms.yandex.ru/u/6984b33c068ff0268df42580/

Подробнее ознакомиться с расписанием курса и его наполнением можно здесь.

Наши семинары продолжаются 😎

12 марта, четверг, 17:00
Ново-Соборная площадь, 1. Главный Корпус СФТИ (222 ауд.)

Доклад №1: Изучение рождения пары мюон антимюон с детектором КМД-3 на коллайдере ВЭПП-2000 в интервале энергий от 1 до 2 ГэВ.
Спикер: Плетнев Никита, студент физического факультета ТГУ, лаборант ЛАДФВЭ.
В докладе... 
— будет представлена работа по отделению мюон-антимюонные событий, для дальнейшего расчета эффективных сечений;
— будут показаны основные признаки для отделения и простейшие методы реконструкции треков частиц.
Сложность доклада: низкая 🙂

Доклад №2: Оптимизация схемы сортировщика электромагнитных волн с орбитальным угловым моментом.
Спикер: Акимов Иван, магистр физического факультета ТГУ, лаборант ЛАДФВЭ.
В докладе... 
— рассмотрим задачу о том, как понять волны с каким угловым моментом присутствуют в пучке; — поговорим, при чем тут нейросети и что можно сделать дальше.
Сложность доклада: средняя 👀

Доклад №3: Унитарность многоканальной S-матрицы в спирально-проволочных средах с сильной пространственной дисперсией.
Спикер: Агафонов Глеб, студент физического факультета ТГУ, лаборант ЛАДФВЭ.
В докладе... 
— будет рассказано об оптических свойствах спиральных сред и представлено описание процесса рассеяния электромагнитных волн на спирально-проволочных средах;
— будет представлен метод доказательства унитарности процесса рассеяние электромагнитных волн на данных средах, как процесса многоканального рассеяния в рамках матричного уравнения Шредингера с разными граничными условиями на обоих пространственных бесконечностях.
Сложность доклада: высокая 👎

Ссылка для подключения к семинару будет отправлена за несколько минут до начала.

#семинары@HighEnergyTSU

Научный семинар лаборатории 😎

26 марта, четверг, 17:00
Ново-Соборная площадь, 1. Главный Корпус СФТИ (222 ауд.)

Доклад №1: New Geant4 internal data base for neutron cross sections.
Спикер: Бернгардт Андрей, студент физического факультета ТГУ, лаборант ЛАДФВЭ.
В докладе...
— будет представлен новый метод получения наборов данных нейтронных сечений (XS) на основе международных баз данных по адронным сечениям (HP), который повышает точность приближения XS в резонансных областях при сохранении вычислительной эффективности для приложений HEP в Geant4.
— показано, что такой подход дополняет стандартные наборы данных XS дополнительными резонансными (R) файлами для низкоэнергетической области, которые определяются индивидуально для каждого целевого нуклида.
Сложность доклада: низкая 🙂

Доклад №2: Реконструкция колец черенковского излучения без использования трековой информации для детекторов типа FARICH.
Спикер: Агафонов Глеб, студент физического факультета ТГУ, лаборант ЛАДФВЭ.
В докладе...
— будет кратко рассказано о самих FARICH детекторах, их устройстве и роли в экспериментах физики высоких энергий;
— представлены результаты работы над алгоритмом реконструкции черенковских колец;
— подробно разобран принцип работы всего алгоритма, основанного на аналитических методах аппроксимации и статистической регрессии, а также представлен анализ полученных результатов.
Сложность доклада: средняя 👀

Ссылка для подключения к семинару будет отправлена за несколько минут до начала.

#семинары@HighEnergyTSU

Дорогие коллеги!
Приглашаем вас на курс «Практикум по машинному обучению» от нашей лаборатории 😎

Современная наука и индустрия требуют от специалистов не просто знания алгоритмов, а умения применять их в условиях реальных задач. Данный практико-ориентированный курс позволит сформировать профессиональные компетенции по построению полного процесса решения прикладных задач машинного обучения (от анализа данных до защиты решения) в условиях, имитирующих работу реальной Data Science-команды.

Преимущества курса:
— Командная работа: Слушатели учатся распределять роли и нести ответственность за общий результат;
— Практическая направленность;
— Актуальность: Навыки работы с данными и библиотеками Python (pandas, sklearn) применимым в любой сфере — от маркетинга до научных исследований;
— Курс создает близость к реальным условиям разработки.

В рамках первой лекции будет охвачен набор базовых терминов, необходимых для начала работы. Остальные концепции будут разбираться на практике во время работы над прикладной задачей.

Кому подойдет курс?
Тем, кто хочет получить базовое понимание процесса машинного обучения на практике. Для успешного участия необходимо базовое владение хотя бы одним языком программирования (Python предпочтителен, так как работа будет проходить на нём).

📅 Расписание занятий курса:
— 6 апреля (понедельник): Жизненный цикл машинного обучения. Виды задач.
— 8 апреля (среда): Первичный анализ данных.
— 15 апреля (среда): Разведочный анализ данных (EDA) и визуализация.
— 22 апреля (среда): Линейные модели. Обучение.
— 29 апреля (среда): Метрики качества. Способы улучшения качества модели.

Начало занятий в 18:25 по Томскому времени (14:25 МСК)

Возможно участие, как в очном, так и в дистанционном формате!

‼️ Регистрация открыта до 31 марта включительно и производится по ссылке: https://forms.yandex.ru/u/69b0fb6195add5b77be00d04/

По вопросам участия обращаться к куратору Екатерине:
golovatova@mail.tsu.ru, 8 (923) 405-86-07

Первые столкновения частиц 2026 года — и первые результаты наших студентов 😎

Не так давно на Большом адронном коллайдере (LHC) зафиксировали первые столкновения протонов при энергии 13.6 ТэВ, что знаменовало продолжение программы Run 3.
Этот этап работы особенно важен, т.к. после его завершения ускоритель отправится на масштабную модернизацию, чтобы в следующем десятилетии вернуться в новом режиме — High-Luminosity LHC (HL-LHC).

Пока на коллайдере сталкиваются протоны, наши студенты курса «Анализ данных в физике высоких энергий» уже успели:
— познакомились с основными инструментами анализа данных в физике частиц;
— научились работать со структурой данных коллайдерных экспериментов;
— построили первые распределения физических величин;
— и нашли сигнал Z-бозона в распределении инвариантной массы лептонных пар (что является одним из классических результатов в анализе таких экспериментов).

Следующий этап — более сложные данные и работа с различными физическими процессами 😊

Погружаемся в атмосферу семинаров лаборатории 😎

9 апреля, четверг, 18:00
Ново-Соборная площадь, 1. Главный Корпус СФТИ (222 ауд.)

Доклад №1: Сопоставление данных лидарного и спутникового зондирования облаков верхнего яруса над городом Томск.
Спикер: Беланович Виталий, студент физического факультета ТГУ, лаборант ЛАДФВЭ.
В докладе...
— проведено сопоставление данных лидарного и спутникового зондирования облаков верхнего яруса с целью выявления расхождений результатов измерений;
— показано использование данных поляризационного лидара и реанализа MERRA-2;
— выявлены основные типы совпадений и расхождений между измерениями различными методами.
Сложность доклада: низкая 🙂

Доклад №2: Трансформеры в задачах временных рядов.
Спикер: Романов Денис, младший научный сотрудник ЛАДФВЭ.
В докладе...
— будет рассказано о применении трансформеров (архитектуры нейросети) для задач временных рядов;
— рассмотрен пример Temporal Fusion Transformer.
Сложность доклада: высокая 👎

Ссылка для подключения к семинару будет отправлена за несколько минут до начала.

#семинары@HighEnergyTSU

О физике и космосе с любовью ❤️‍🔥

Приглашаем на «Космический лекторий в ТГУ», где наши друзья и коллеги расскажут о...
— навигации и работе спутников GPS, ГЛОНАСС;
— онлайн картографировании, геодезии;
— полетах космических кораблей, опасности космического мусора;
...и о многом-многом другом 🐈

Также в программе:
— мастер-классы;
— лекции от специалистов;
— экскурсия в обсерваторию ТГУ 🔭

🔸 Подробнее узнать о расписании и месте проведения мероприятия можно здесь: https://t.me/fftsu_abit/444

‼️ Обязательна регистрация: https://forms.yandex.ru/u/68ce22c990fa7b66a1097f05

Первая встреча в рамках «Космического лектория в ТГУ» состоится уже сегодня 👍
Подключиться к трансляции можно по ссылке: https://vkvideo.ru/video-10540_456241204?list=ln-WhENgRDKGAF9PRH1s3

Вести лаборатории анализа данных и на этот раз от направления электроники 🫠

Месяц назад мы провели успешные тесты счётчика и решили проблемы с тактовой частотой внутри модулей L2-концентратора, отвечающих за обработку управляющих команд и данных мониторинга. Однако дальнейшая работа показала, что ситуация оказалась сложнее, чем это выглядело на первый взгляд.

В ходе дополнительных тестов счётчика для детекторной электроники обнаружилась ошибка. Мы проверяли базовую функциональность: корректно ли устройство принимает команды, передаваемые по интерфейсу UART. Эти команды либо записывают данные в регистры (внутреннюю память устройства), либо считывают их оттуда.
Обычно для быстрой проверки достаточно выполнить простую последовательность: записать значение по определённому адресу, затем считать его обратно и убедиться, что данные совпадают. Именно на этом этапе и проявилась проблема — устройство не сохраняло переданные ему значения.

После продолжительного анализа удалось локализовать источник ошибки: он находился в модуле, отвечающем за распаковку команд и запись данных в память. Из-за неточности в коде данные извлекались некорректно, что и приводило к неправильной записи. Показательно, что причина оказалась минимальной — ошибка исправлялась заменой одной строки кода, но её поиск занял несколько суток.

Проблемы с настройкой сети 1 Gigabit Ethernet на плате L2-концентратора, напротив, оказались куда более упорными. Сложность усугубляется тем, что в различных источниках схемы устройства противоречат друг другу: одни документы указывают одно подключение сигналов, другие — совершенно иное! Мы проверили оба варианта, но ни один не дал ожидаемого результата. Дополнительным осложнением остаётся проблема с тактовой частотой — часть логики попросту не получает необходимый сигнал. В итоге было принято решение временно пойти обходным путём (о нём мы расскажем в следующий раз).

Тем временем работа над другими компонентами продолжается. Как уже упоминалось ранее, в L2-концентраторе данные должны упаковываться в специальном формате, удобном для последующей обработки. В прошлом месяце мы завершили тестирование памяти DDR4, где эти данные будут храниться, и теперь переходим к разработке алгоритмов их упаковки — так называемой кластеризации.

В системе сбора данных эксперимента SPD особую роль играет точная временная синхронизация. Поток данных разбивается на временные интервалы, и благодаря синхронизации всех устройств мы точно знаем границы каждого из них. Это позволяет добавлять к данным временные метки, которые впоследствии используются при реконструкции событий. Кроме того, к каждому фрагменту добавляется информация об источнике данных. Все эти служебные признаки — временные метки, идентификаторы устройств и другие параметры — формируют основу для корректной и эффективной упаковки информации в памяти L2-концентратора.