Доклад посвящен проблеме детектирования событий в экспериментальных установках по поиску темной материи. На примере детектора DEAP-3600 показано, что конструкционные особенности экспериментальной установки могут приводить к ухудшению качества анализа событий или к возникновению дополнительного вклада в фоновую модель детектора. Такая проблема особенно актуальна для низкофоновых детекторов. Применяемые классические техники снижения количества фоновых процессов в мишени детектора не всегда могут избавить эксперимент от фоновых событий, связанных с особенностями конструкции экспериментальной установки. Машинное обучение — современный метод как создания новых синтетических, так и анализа существующих физических данных. В рамках этой работы он применяется для точного восстановления событий и улучшения точности работы низкофонового детектора. Благодаря применению метода машинного обучения удалось как расширить анализируемый объем детектора, так и установить новые критерии отбора событий, устраняющие влияние особенностей конструкции детектора на анализ данных. Результаты исследования позволят искать взаимодействие темной материи с ядром мишени с более низкими сечениями рассеяния.

(Based on a Candidate’s thesis.)