Forskare från Laboratory of Methods for Big Data Analysis (LAMBDA) vid Higher School of Economics har förbättrat sin metod för att analysera kosmiska strålar med ultrahög energi (UHECR) med användning av mobiltelefoner. Arbetet har utförts som en del av CRAYFIS -experimentet och resultaten presenterades vid den 22:a internationella konferensen om beräkning inom hög energi och kärnfysik.

Kosmiska strålar kommer ständigt in i jordens atmosfär. Dessa inkluderar kosmiska strålar med ultrahög energi (UHECR), som har en energi på mer än 10 ¹⁸ eV). Deras egenskaper förblir något av ett mysterium för forskare. De kommer från supernovor och svarta hål, och, vid interaktion med atmosfäriska partiklar, bilda kaskader av sekundära partiklar med lägre energi. Dessa är kända som utökade atmosfäriska duschar (EAS). Forskare har beräknat det med en detektor med en yta på 1 km ² , det skulle vara möjligt att upptäcka ungefär en händelse var 100:e år. För en fullständig studie, en yta storleken på ett litet europeiskt land skulle krävas.

CRAYFIS -projektet föreslår att man använder ett distribuerat mobiltelefonnät för att upptäcka dessa UHECR. Att göra detta, forskare från HSE:s LAMBDA har utvecklat en algoritm för att konstruera konvolutionella neurala nätverk som kan användas med konventionella mobiltelefoner för att spela in muonerna i dessa atmosfäriska duschar.

Mobiltelefonkameror använder liknande teknik som partikeldetektorer, och därför kan detektera EAS. Partiklarna interagerar med CMOS -kameran och lämnar spår av svagt aktiverade pixlar, som kan vara svåra att skilja från störningar och slumpmässigt brus. Experiment volontärer installerade programmet på sina smartphones och lämnade dem med kamerorna nedåt över natten, så att normalt ljus inte faller på dem. Smartphones skannar megapixelbilder med en hastighet av fem till 15 bildrutor per sekund och skickar nödvändig information till servern.

Forskare förväntar sig att signaler från interaktionen mellan kosmiska strålar ska inträffa i färre än en av 500 bildramar. På grund av det faktum att miljontals telefoner potentiellt kommer att delta i experimentet, uppstår ett problem med att separera de bilder på vilka muonspår spelas in från alla andra. "En triggeralgoritm krävs för att eliminera bakgrundsdata. Vi skapade ett neuralt nätverk för att detektera muonsignaler, som kan användas på vilken mobiltelefon som helst tillräckligt snabbt för att bearbeta en videoström. En specialfunktion gör det möjligt att använda algoritmen på något så enkelt som en mobiltelefon, vilket innebär att de nu kan analysera svar på kosmiska strålar, "säger Andrei Ustyuzhanin, chef för LAMBDA på HSE.

Nätverket är uppdelat i kaskader. Den första kaskaden fungerar med en högupplöst bild, och varje efterföljande kaskad fungerar med en bild fyra gånger mindre, arbetar endast med de delar som den tidigare kaskaden upptäckte som intressanta. Om det inte finns några intressanta platser, kaskaden kan hindra nätverket från att analysera en viss del av bilden. Den matematiska modellen genomgår för närvarande betatestning. Medborgarforskare kan delta som volontärer genom att registrera sig på crayfis.io. Forskare hoppas att om projektet lyckas, den erhållna informationen kommer att göra det möjligt för astrofysiker runt om i världen att klargöra var kosmiska strålar med ultrahög energi kommer ifrån, och att utveckla teorier kring sina fastigheter.