4月26日，中科院高能所計算中心、粒子天體物理中心聯(lián)合組織舉辦高能宇宙線背景噪聲過濾挑戰(zhàn)賽決賽。本次競賽由高能所主辦，圖靈聯(lián)邦競賽社區(qū)承辦，活動旨在探索機器學習方法在高能物理背景噪聲過濾方面的應用。
自2月11日起，競賽經過報名、組隊、初賽、決賽4個階段，歷時兩個月，吸引了全國高校及企業(yè)界共計100支隊伍參加。初賽期間計算中心和粒子天體物理中心老師提供背景介紹與數(shù)據(jù)集，并解答了選手的一些問題，幫助選手快速進入比賽。經過初賽激烈的角逐，最終9支隊伍進入決賽。4月26日，各支決賽隊伍系統(tǒng)闡述了賽題理解、模型創(chuàng)建思路、經驗技巧等內容，全面介紹技術方案，經過三個多小時的精彩答辯，最終評出一等獎1名，二等獎2名，3等獎6名。
深度學習是一類通過多層信息抽象來學習復雜數(shù)據(jù)內在表示關系的機器學習算法。近年來，深度學習算法在物體識別和定位、語音識別等人工智能領域，取得了飛躍性進展。
在高能物理領域，深度學習在數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)重建、快速模擬、噪聲過濾、粒子鑒別等方面也有較為廣泛的應用。同時，機器學習是一門多領域交叉學科，領域科學家和計算機專家共同工作將會取得更好的效果。為此，本次大賽選取了高海拔宇宙線觀測站LHAASO高能宇宙線背景噪聲過濾作為賽題，提供數(shù)據(jù)集與評價標準，充分鼓勵參賽選手發(fā)展區(qū)別于傳統(tǒng)方法的AI模型，針對噪聲過濾問題給出優(yōu)秀的解決方案，探尋更優(yōu)的過濾方法。
通過本次競賽，與其他領域的深度學習研究者建立了聯(lián)系，在交流算法模型的同時讓更多人了解高能物理科學數(shù)據(jù)處理的挑戰(zhàn)，競賽達到了預期的效果。
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