Астрофизики Московского физико-технического института и Института ядерных исследований РАН разработали нейросетевые алгоритмы, которые существенно улучшать чувствительность и разрешающую способность телескопа Baikal-GVD — одной из двух крупнейших в мире нейтринных обсерваторий, сообщает пресс-служба Российской академии наук.
Телескоп находится в озере Байкал и представляет собой систему из 13 кластеров по 8 гирлянд с 36 закрепленными на них оптическими модулями. Его эффективный объем составляет 0,6 км3. Модули помещены в толщу воды. Она помогает регистрировать нейтрино, а земной шар выступает в роли фильтра, который из всего потока частиц, прилетающих из космоса, пропускает только объекты этого типа.
Как объясняют ученые, принцип действия обсерватории основан на том, что нейтрино может взаимодействовать с молекулами воды и образовывать заряженные частицы. Часть из них получает скорость больше световой в водной среде, из-за чего возникает так называемое черенковское излучение. Рожденные при этом фотоны регистрируют детекторы, размещенные в оптических модулях. Эти сигналы помогают определить угол прилета нейтрино и их энергию — данные, по которым ученые реконструируют местонахождение и свойства выпустивших их космологических объектов.
«Если суммировать, мы разрабатываем алгоритмы машинного обучения для анализа событий, зарегистрированных нейтринным телескопом. Эти программы дополнят существующие способы анализа, улучшат точность исследований, а также могут кратно ускорить весь процесс обработки данных. Разрабатываемые нами методы охватывают все этапы анализа данных — от очистки данных от шумов до реконструкции энергии нейтрино. Кроме того, внедрение наших разработок позволит изучать низкоэнергетические нейтрино, которые сейчас остаются за пределами чувствительности телескопа», — рассказал один из разработчиков нового программного комплекса Иван Харук, преподаватель МФТИ и научный сотрудник лаборатории обработки больших данных в физике частиц и астрофизике ИЯИ РАН.
Исследователи сосредоточились на решении двух основных задач. Во-первых, с помощью нейросетевых программ они разделяют сигналы, обусловленные черенковским излучением и натуральной люминесценцией воды (подобное свечение среды составляет до 90% от собранных данных). Во-вторых, специалисты отсеивают события, которые вызваны широкими атмосферными ливнями, — явлениями, когда космические частицы сталкиваются с атомами воздуха и образуют каскад новых частиц. По статистике, на каждое нейтринное событие приходится от 1 до 10 миллионов сигналов, индуцированных такими ливнями.
Новая цель ученых — оценить поток и энергетический спектр нейтрино, который видит Baikal-GVD. После чего специалисты предполагают изучить энергию и источники наиболее интересных событий. В перспективе это поможет построить наиболее точную и полную карту нейтринных источников южного небосвода, на который направлен «взгляд» телескопа. В дальнейшем разработанные решения можно будет адаптировать для других исследовательских установок, например, для TAIGA — это передовой комплекс для изучения космических лучей и гамма-астрономии, расположенный южнее Байкала.
В Институте ядерных исследований РАН по национальному проекту «Наука и университеты» создана Лаборатория обработки больших данных в физике частиц и астрофизике.
