Астрономия

Нейросеть поможет Массиву черенковских телескопов найти гамма-лучи

CTA/M-A. Besel/IAC (G.P. Diaz)/ESO/Indicator.Ru

Исследователи, работающие над строительством Массива черенковских телескопов (CTA) создали программу, которая сможет увеличить точность идентификации гамма-излучения, когда объект будет построен и запущен. Статья ученых опубликована в Journal of Physics: Conference Series.

По завершении строительства в 2025 году Массив черенковских телескопов станет самой большой гамма-обсерваторией из когда-либо построенных. Более 100 телескопов диаметрами от 4 до 23 метров будут расположены в Северном и Южном полушариях, в обсерватории Роке-де-лос-Мучачос на одном из островов Канар - Ла-Пальма - и в пустыне Атакама в Чили. Телескопы предназначены для регистрации вспышек света, вызванных гамма-лучами, проходящими через космическое пространство.

Когда те попадают в атмосферу Земли, они взаимодействуют с атомами и молекулами воздуха, создавая град частиц, который производит синие вспышки света — излучение Черенкова. Этот свет собирается специально разработанной зеркальной системой телескопа и фокусируется с помощью чрезвычайно быстрых камер.

С помощью этих данных исследователи могут сделать выводы об источнике гамма-лучей и на основе этого обнаружить сотни новых объектов в Млечном Пути и даже в звездообразующих галактиках и рядом со сверхмассивными черными дырами. Гамма-лучи, обнаруженные CTA, могли бы, среди прочего, помочь найти следы темной материи, существование которой подтверждается косвенными наблюдениями, но никогда не наблюдалось непосредственно.

Однако события, которые регистрируют телескопы, могут вызывать либо гамма-лучи, либо адроны. Исследователей интересуют именно гамма-излучение, так как адроны имеют заряд и могут изгибаться магнитным полем по пути к Земле, тогда как высокоэнергетичные лучи этого не делают. Сегодня физики применяют специальные процедуры, чтобы отсеять адронные события и фиксировать только те, что связаны с гамма-излучением. Однако вместе с этим отсеиваются и неоднозначные события, среди которых могут быть и целевые.

Поэтому авторы нового исследования решили создать нейросеть, которая могла бы повысить точность фильтрации событий. Исследователи создали сверточную нейросеть, которую обучили на суперкомпьютере Piz Daint с помощью большого набора данных. Эффективность работы алгоритма ученые оценивали на основе результатов работы по традиционной методике, используя события, которые генерируются с помощью метода Монте-Карло.

В результате оказалось, что при определенных условиях новая нейросеть действительно превосходит существующие методы, однако такое происходит не всегда. Тем не менее, исследователи планируют продолжить работу над алгоритмом: они хотят обучить его брать во внимание множество данных и надеются таким образом уточнить прогнозы модели.

Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.