Investigadores del Laboratorio de Métodos de Análisis de Big Data (LAMBDA) de la Escuela Superior de Economía han mejorado su método de análisis de rayos cósmicos de ultra alta energía (UHECR) con el uso de teléfonos móviles. El trabajo se ha llevado a cabo como parte del experimento CRAYFIS y los resultados se presentaron en la 22ª Conferencia Internacional de Computación en Altas Energías y Física Nuclear.

Los rayos cósmicos entran constantemente en la atmósfera de la Tierra. Estos incluyen rayos cósmicos de energía ultra alta (UHECR), que tienen una energía de más de 10 ¹⁸ eV). Sus propiedades siguen siendo un misterio para los científicos. Emanan de supernovas y agujeros negros, y, al interactuar con partículas atmosféricas, forman cascadas de partículas secundarias con menor energía. Estos se conocen como lluvias atmosféricas prolongadas (EAS). Los científicos han calculado que con un detector con una superficie de 1 km ² , sería posible detectar aproximadamente un evento cada 100 años. Para un estudio completo, se necesitaría una superficie del tamaño de un pequeño país europeo.

El proyecto CRAYFIS propone utilizar una red distribuida de telefonía móvil para detectar estos UHECR. Para hacer esto, Los investigadores de LAMBDA de HSE han desarrollado un algoritmo para construir redes neuronales convolucionales que se pueden utilizar con teléfonos móviles convencionales para registrar los muones que forman estas lluvias atmosféricas.

Las cámaras de los teléfonos móviles utilizan una tecnología similar a la de los detectores de partículas, y por lo tanto son capaces de detectar EAS. Las partículas interactúan con la cámara CMOS y dejan rastros de píxeles débilmente activados, que puede ser difícil de distinguir de la interferencia y el ruido aleatorio. Los voluntarios del experimento instalaron la aplicación en sus teléfonos inteligentes y los dejaron con las cámaras hacia abajo durante la noche. para que la luz normal no caiga sobre ellos. Los teléfonos inteligentes escanean imágenes de megapíxeles a una velocidad de cinco a 15 fotogramas por segundo y envían la información necesaria al servidor.

Los científicos esperan que las señales de la interacción de los rayos cósmicos ocurran en menos de uno de cada 500 cuadros de imagen. Debido al hecho de que millones de teléfonos participarán potencialmente en el experimento, surge un problema al separar las imágenes en las que se registran las huellas de muones de todas las demás. "Se requiere un algoritmo de activación para eliminar los datos de fondo. Creamos una red neuronal para la detección de señales de muones, que se puede utilizar en cualquier teléfono móvil lo suficientemente rápido como para procesar una transmisión de video. Una característica especial permite utilizar el algoritmo en algo tan simple como un teléfono móvil, lo que significa que ahora pueden analizar las respuestas a los rayos cósmicos, "dice Andrei Ustyuzhanin, jefe de LAMBDA en HSE.

La red se divide en cascadas. La primera cascada funciona con una imagen de alta resolución, y cada cascada subsiguiente trabaja con una imagen cuatro veces más pequeña, trabajando solo en aquellas partes que la cascada anterior detectó como interesantes. Si no hay sitios interesantes, la cascada puede evitar que la red analice una parte particular de la imagen. El modelo matemático se encuentra actualmente en fase de pruebas beta. Los científicos ciudadanos pueden participar como voluntarios registrándose en crayfis.io. Los investigadores esperan que, si el proyecto tiene éxito, la información obtenida permitirá a los astrofísicos de todo el mundo aclarar de dónde provienen los rayos cósmicos de energía ultra alta, y desarrollar teorías en torno a sus propiedades.