Исследователи из научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных (ЛАборатория Методов анализа Больших ДАнных, LAMBDA) Высшей школы экономики усовершенствовали способ анализа информации о космических лучах сверхвысоких энергий (Ultra-high-energy cosmic ray,UHECR) при помощи мобильных телефонов. Идея реализуется в рамках эксперимента CRAYFIS (Cosmic Rays Found in Smartphones). Результаты работы лаборатории были представлены на XXII International Conference on Computing in High Energy and Nuclear Physics.
Космические лучи постоянно проходят через атмосферу земли. Среди них космические лучи сверхвысоких энергий (UHECR, с энергией больше 1018 эВ), природа которых до конца не известна. Они могут прилетать от сверхновых звёзд или чёрных дыр. В результате взаимодействия с молекулами воздуха, образуются каскады вторичных частиц с более низкой энергией. Их называют «Широкие атмосферные ливни» (EAS). Было подсчитано, что если поставить детектор площадью 1 км2, учёные смогут регистрировать примерно 1 событие в 100 лет. Для полноценного исследования нужен детектор площадью с небольшую европейскую страну.
Создатели проекта CRAYFIS предложили регистрировать космические лучи сверхвысоких энергий (UHECR) с помощью распределённой сети мобильных телефонов. Для этого исследователи из лаборатории методов анализа больших данных (LAMBDA) НИУ ВШЭ разработали алгоритм построения свёрточных нейронных сетей, который может работать на обычных мобильных телефонах и регистрировать мюоны, входящие в состав атмосферных ливней.
Камеры мобильных телефонов основаны на базовой технологии, похожей на ту, что лежит в основе устройства детекторов частиц, и способны регистрировать вторичные частицы (EAS). Частицы взаимодействуют с CMOS-камерой и оставляют следы из слабоактивированных пикселей, которые иногда трудно отличить от помех и случайного шума.
Добровольцам необходимо установить приложение на смартфон и оставить его на ночь камерой вниз, чтобы обычный свет не попадал на неё. Всю ночь смартфон сканирует мегапиксельные изображения со скоростью 5—15 кадров в секунду и отправляет нужную информацию на сервер.
Ожидается, что сигналы от взаимодействия космических лучей будут встречаться менее чем на 1 из 500 кадров изображения. А если учесть, что в эксперименте могут принимать участие миллионы телефонов, то возникает проблема в отборе только тех изображений, на которых зафиксированы треки мюонов.
«Для отсева фоновых данных требуется триггерный алгоритм. Мы сделали такую нейронную сеть для распознавания мюонных сигналов, которая может работать на мобильном телефоне достаточно быстро, чтобы успевать обрабатывать видеопоток. Специальная архитектура даёт возможность даже на таком простом оборудовании как мобильный телефон анализировать отклики на прохождение космических лучей», — рассказывает Андрей Устюжанин, заведующий LAMBDA НИУ ВШЭ.
Сеть разбита на каскады. Первый каскад работает с изображением высокого разрешения, а каждый последующий — с изображением в 4 раза меньше по площади и только на тех участках, которые предыдущий каскад оценил как интересные. Если интересных участков не удалось обнаружить, то каждый каскад может прекратить работу сети в этом участке изображения.
Сейчас разработанная математическая модель проходит бета-тестирование. Поучаствовать в тестировании можно, записавшись на сайте crayfis.io. Авторы надеются, что, в случае успешного выполнения проекта, полученная информация даст возможность астрофизикам всего мира уточнить источники космических лучей UHECR, а, возможно, и предложить новые теории их природы.
