Использование методов на основе глубоких нейронных сетей для идентификации и декомпозиции гамма-излучающих нуклидов в сложносоставных спектрах
Authors: Арбузов Алексей , Бредихин Иван , Муравьев Родион 
Published: March 2024

В последние годы наблюдается тенденция на использование методов машинного и глубокого

обучения для самых различных задач науки и техники.

При этом, в ряде областей эти методы, несмотря на все возложенные на них ожидания, показывают

весьма скромный результат.

В данной работе мы оцениваем применимость методов машинного обучения в приложении к задачам

идентификации гамма-излучающих нуклидов и обработке сложносоставных спектров. Цель работы –

показать, что напротив, методы на основе ИИ весьма успешно дополняют "классические" подходы и

справляются с их ограничениями.

Предположение, что методы глубокого обучения смогут внести существенный вклад в решение задач

идентификации в этой области, основывается на нескольких факторах:

•

•

•

По своей сути методы глубокого обучения пытаются имитировать работу человека и головного

мозга (нейроны, нейронный связи, обучение и поиск паттернов). Поэтому эти методы особенно

хорошо работают там, где в решаемой задаче помимо понятной расчетно-алгоритмической

части (например, при решении ОДУ или уравнений в частных производных), имеется

математически плохо формализованный поиск паттернов.

Как оказалось, при использовании специалистами по спектрометрии классического подхода

идентификации, помимо формального алгоритмизованного процесса выделения пиков,

применяется шаг сопоставления найденных пиков с имеющимися библиотеками нуклидов.

При этом, для получения финального списка гамма-нуклидов, входящих в состав

анализируемой смеси, специалистами используется достаточно большое количество эвристик

[1]. Соответственно, у методов глубокого обучения есть потенциал для того, чтобы успешно

научить машину этим эвристикам. Это в итоге продвинет нас к большей автоматизации

процесса разбора гамма-спектров.

Методы глубокого обучения требуют очень большого объема данных для обучения (data-

hungry). Однако, в области гамма-спектроскопии имеется большое количество как реально

измеренных, так и синтетических данных, полученных из программ моделирования физики

процесса Geant4, GADRAS-DRF и пр. Немаловажно, что эти данные размечены: построено

сопоставление “результат измерения – нуклид”. Это позволяет успешно собрать

репрезентативные данные для обучения моделей.

В области гамма-спектроскопии имеется потенциальная возможность с помощью машинного

обучения построить человеко-ориентированные классификаторы и методы декомпозиции

спектров. Даже если в этой области не будет достигнута 100% автоматизация, где машина

полностью заменит человека, построение таких классификаторов уже будет существенным

упрощением задачи. Функция машины – выполнить достаточное количество предварительной

работы по выделению характеристик, по которым либо она сама, либо человек сможет сделать

разбор и анализ спектра. Особенно это актуально для разбора сложносоставных спектров, с 4-

мя и более нуклидами).

В нашей работе мы показываем текущие результаты применения глубокого обучения на свёрточных

архитектурах (CNN) и на архитектурах 1D U-Net. Мы анализируем, насколько эти архитектуры помоглипродвинуться вперед в решении задач разбора спектров, а также делаем вывод, как можно улучшить

текущий подход и архитектуры в соответствии с задачей построения интерпретируемых человеком

классификаторов, как описано выше.

[1] Kamuda, M., Zhao, J., & Huff, K. (2020). A comparison of machine learning methods for automated gamma-

ray spectroscopy. In Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators,

Spectrometers, Detectors and Associated Equipment (Vol. 954, p. 161385). Elsevier BV.

https://doi.org/10.1016/j.nima.2018.10.063

[2] G. Marcus, “Deep Learning: A Critical Appraisal.” arXiv, 2018. doi: 10.48550/ARXIV.1801.00631.