Исследователи из лаборатории LAMBDA ВШЭ усовершенствовали способ анализа информации о космических лучах сверхвысоких энергий (UHECR) при помощи мобильных телефонов. Идея реализуется в рамках эксперимента CRAYFIS. Результаты работы лаборатории были представлены на 22nd International Conference on Computing in High Energy and Nuclear Physics.
Космические лучи постоянно проходят через атмосферу Земли. В том числе лучи сверхвысоких энергий (UHECR, с энергией больше 1018 эВ), природа которых до конца не известна. Они могут исходить от сверхновых звезд или чёрных дыр. В результате взаимодействия космических лучей с молекулами воздуха образуются каскады вторичных частиц с более низкой энергией (EAS).
Но для того чтобы зарегистрировать возникновение (выброс) хотя бы одного каскада раз в сто лет, надо построить детектор площадью 1 км2. А для полноценного исследования детектор нужен площадью с небольшую европейскую страну.
Создатели проекта CRAYFIS предложили регистрировать космические лучи сверхвысоких энергий (UHECR, с энергией больше 1018 эВ) с помощью распределенной сети мобильных телефонов. Для этого исследователи из лаборатории методов анализа больших данных (LAMBDA) 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 похожей базовой технологии, что и детекторы частиц. Поэтому они способны регистрировать EAS. Частицы взаимодействуют с CMOS камерой и оставляют следы из слабо активированных пикселей, которые иногда трудно отличить от помех и случайного шума.
Ученые приглашают всех желающих владельцев смартфонов принять участие в их исследовании. Добровольцам необходимо установить приложение на смартфон, оставить его на ночь камерой вниз, чтобы обычный свет не попадал на неё. И далее смартфон будет сканировать мегапиксельные изображения со скоростью 5-15 кадров в секунду и отправлять 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. Каждый последующий каскад — с изображением в 4 раза меньше по площади, но 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 эта математическая модель проходит бета-тестирование. Поучаствовать в нем 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.