Российские ученые вместе с коллегами из Италии создали нейросеть для поиска темной материи
Пресс-служба Национального исследовательского технологического университета «МИСиС» сообщила о нейросети, которую создали исследователи из России и Италии. Она позволяет отличать реальные следы частиц темной материи от случайного срабатывания эмульсионного детектора.
Темной называют материю, которая должна существовать, но ее не получается заметить с помощью имеющихся приборов. О том, что она есть, судят по косвенным признакам. Более того, расчеты показывают, что темной материи примерно впятеро больше, чем обычной, из которой состоят люди, наша планета, звезды.
Обычная материя состоит из частиц – у темной, по идее, тоже имеются свои. Среди кандидатов есть так называемые вимпы (англ. WIMP, weakly interacting massive particles) – слабо взаимодействующие массивные частицы. Слабое взаимодействие возможно только на чрезвычайно маленьком расстоянии, поэтому если вимпы и существуют, то очень редко влияют на обычное вещество, например, детектор прибора. Этим можно объяснить, почему их до сих пор не обнаружили.
В рамках проекта российские и итальянские физики работают над созданием эмульсионных детекторов темной материи. Они состоят из набора тонких пленок, покрытых желатином и наночастицами материала, который меняет свой цвет при взаимодействиях с заряженными частицами. Подобные пленки позволяют отследить траекторию движения частиц, определить их массу и другие свойства.
Ученые предположили, что взаимодействия вимпов и видимой материи будут оставлять внутри этих наночастиц характерные следы, направление и свойства которых будут зависеть от положения Земли относительно центра Млечного Пути. Это позволяет отличить следы темной материи от случайных сигналов, вызванных прохождением заряженных частиц через детектор.
Группа исследователей под руководством Джованни де Лелиса, профессора Неаполитанского университета, создала нейросеть, которая может отличать реальные следы вимпов от случайного срабатывания детектора. Для этого они подготовили снимки линий, оставленных разными случайными частицами на поверхности эмульсионных пленок, и использовали их для обучения системы.
Проверки показали, что нейросеть лучше классических шумоподавляющих алгоритмов распознает и удаляет следы случайных событий с фотографий эмульсионных пленок. «Разработанный исследователями нейросетевой метод уже применяется в экспериментах на итальянском детекторе темной материи NEWSdm. В настоящий момент ученые работают над созданием более мощной версии этого алгоритма, которая будет использоваться для проведения анализа на 10-килограммовом эмульсионном детекторе», – говорится в сообщении.