Одной из ключевых задач в рамках экспериментов физики высоких энергий является идентификация заряженных частиц. За последнее десятилетие алгоритмы машинного обучения получили широкое применение во многих задачах физики высоких энергий, в том числе и для идентификации заряженных частиц. Настоящее исследование направлено на изучение применимости современных методов машинного обучения в задаче идентификации заряженных частиц в экспериментах MPD и BM@N. Вычислительная часть исследования проводиться в экосистеме для задач машинного обучения, глубокого обучения и анализа данных платформы Hybrilit.
