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.