清华大学工程物理系

清华大学物理系

清华大学计算机系

赛事主题

本赛事为排位赛形式，每个参赛队伍通过任意的编程语言和机器学习、模式识别、统计分析或者启发式搜索等数据处理方法，对组织方提供的PMT波形数据进行分析，得到入射粒子类型作为输出，在赛事平台上提交最终分析结果。组织方将通过评判选手提交的结果的准确率，给出评分排名。结果可以多次提交，平台将实时更新各参赛队排名。比赛分为初赛和决赛，初赛的数据相对简单，初赛通过才能进入决赛，最终取决赛排名前几支队伍进入答辩环节。

赛事目标为：

本赛事给同学们接触最前沿物理实验真实数据的机会，将所学技能用于科研实践，得到技能锻炼和科研熏陶；

本赛事作为一次科普教育活动，扩大锦屏中微子实验及大科学装置的知名度，吸引科研后备力量；

教学相长，期待比赛过程中产生智慧的火花，给出大大优于现有的中微子数据分析方法。

具体到本赛事，需要同学们使用PMT产生的波形推断出入射粒子的类型（α，β）。REF：因此每次对单个EventID对应的30个通道的波形进行分析，最后得到粒子类型。

赛事规模

组队参赛，每支队伍不超过3人。以清华学生为主，不限年级，不限院系，不限基础。鼓励跨院系、跨年级组队。同时，本赛事也向兄弟院校同学与社会各界人士开放。本届比赛目前共有44只队伍，61人参赛。

赛事的举办时间和流程

曾经的赛题

Ghost Hunter 2019以清华-锦屏中微子实验为基本物理背景，让选手接手一线科研数据，以中微子实验产生的海量的PMT波形数据为研究对象，通过机器学习、模式识别、统计分析或者启发式搜索等方法组合来寻找海量数据中的光子信号，确定其发生的时间戳，从而判断入射粒子的相关物理信息。

作品展示

下图为第一届“Ghost Hunter”参赛选手张爱强同学的算法分析与赛事总结

 Ghost Hunter往届比赛总结

往届赛事的照片/记录视频

图1 Ghost Hunter赛事宣讲会

图2 Ghost Hunter官网