Loading...

Нейросеть российских и итальянских ученых поможет в поисках темной материи
Трехмерная карта распределения темной материи, построенная с помощью метода слабого гравитационного линзирования в рамках проекта COSMOS

Физики из России вместе с итальянскими коллегами создали нейросеть для работы с данными, полученными на эмульсионных детекторах. Новый алгоритм на основе глубокого обучения позволяет увидеть разницу между следами частиц темной материи и случайным срабатыванием оборудования, сообщает пресс-релиз, поступивший в нашу редакцию. Статья с описанием нейросети опубликована в журнале Computer Physics Communications. 

Астрофизики собрали немало данных в пользу того, что значительная часть вещества во Вселенной не участвует в электромагнитном взаимодействии, поэтому с помощью существующих приборов зарегистрировать такое вещество не удается. Однако, хотя эта материя ничего и не излучает (из-за чего, как и из-за своей таинственности, она и получила название темной материи), она обладает массой и благодаря гравитации влияет на движение видимых объектов. Поэтому ученые судят о ее существовании по косвенным признакам и до сих пор не знают наверняка, что она из себя представляет. Велика вероятность, что темная материя состоит из массивных частиц класса WIMP (Weakly Interacting Massive Particles), которые неохотно и лишь на малом расстоянии могут взаимодействовать с обычным веществом. 

Чтобы ответить на вопросы о темной материи, которыми научное сообщество задается уже около века, исследователи из НИТУ «МИСиС», Национального института ядерной физики Италии, Неаполитанского университета имени Фридриха II, НИУ ВШЭ и Физического института имени П.Н. Лебедева РАН сообща разрабатывают эмульсионные детекторы. Такой инструмент состоит из набора тонких пленок, покрытых желатином и наночастицами материала, который меняет свой цвет при взаимодействиях с заряженными частицами. В итоге по снимкам можно отследить траекторию движения частиц, определить их массу и другие свойства. 

Физики выдвинули гипотезу, что взаимодействия WIMP и видимой материи будут оставлять характерные следы, направление и свойства которых будут зависеть от положения Земли относительно центра Млечного Пути. Это позволит отличить сигнал темной материи от «шума» из-за прохождения заряженных частиц через детектор. Чтобы проводить этот анализ более эффективно, ученые создали нейросеть, которую натренировали на специально подготовленных снимках линий, оставленных разными частицами на поверхности эмульсионных пленок.

Нейросеть на основе принципов глубокого обучения лучше классических шумоподавляющих алгоритмов сумела распознать и удалить следы случайных событий с фотографий. Разработанный исследователями подход уже применяется в экспериментах на итальянском детекторе темной материи NEWSdm. Сейчас физики развивают более мощную версию этого алгоритма, с помощью которой можно проводить анализ данных от десятикилограммового эмульсионного детектора.


Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтактеTelegram.