Оптимизация топологического триггера LHCb

На первом этапе обработки данные Большого адронного коллайдера проходят через триггерную систему, которая в реальном времени определяет, нужно ли сохранить результаты столкновений пучков для дальнейшей обработки или они не понадобятся. В докладе пойдёт речь о триггерах эксперимента на LHCb, в которых активно применяется машинное обучение. Поставим физическую задачу, сформулируем задачу в терминах машинного обучения, посмотрим, как она сейчас решается на практике.