Los científicos que utilizan métodos de dispersión de neutrones para observar el comportamiento de los materiales bajo tensión o durante los cambios de fase y las reacciones químicas pueden ver los procesos desde nuevos ángulos utilizando datos basados ​​en eventos. Comprender los cambios de fase y las reacciones químicas es vital para el diseño de productos de consumo de próxima generación, como mejores baterías, dispositivos electrónicos más potentes, coches con eficiencia de combustible mejorada, y mas seguro, aplicaciones médicas más eficaces.

Los métodos de recopilación de datos basados ​​en eventos, mediante los cuales se recopilan datos a lo largo de un proceso a intervalos de solo fracciones de segundo, ayudan a los científicos a identificar más fácilmente cuándo ocurre un cambio de fase. cuando tienen lugar partes individuales de una reacción química, o cuando un material sobre el que se aplica una fuerza cede.

Los métodos tradicionales, por el contrario, permiten a los investigadores solo confirmar que un cambio de fase, reacción química, o se produjo una interrupción porque los datos se recopilan al final de un experimento. Esto limita la capacidad de los científicos para sacar conclusiones sobre cómo se desarrolla un proceso a lo largo del tiempo.

Pete Peterson, Andrei Savici, y Wenduo Zhou, todos los científicos de software con la fuente de neutrones de espalación de la Dirección de Ciencias de Neutrones, quieren impulsar la adopción de técnicas de recopilación de datos basadas en eventos entre todos los usuarios de SNS, no solo los especialistas que los usan ahora.

Peterson compara la recopilación de datos basada en eventos con la recopilación de información sobre las personas cuando ingresan a una sala de conciertos. "En lugar de esperar a que todas las personas estén en la sala de conciertos, puedes grabarlos mientras entran, ", dijo Peterson." Seguiría recopilando la misma información en total, pero el método te permitiría diseñar una hipótesis, por ejemplo, de cómo completan o qué grupo demográfico llega temprano o tarde ".

Los métodos basados ​​en eventos brindan a los investigadores importantes ventajas adicionales. Si un experimento falla a la mitad, Savici dijo:los datos tomados hasta ese momento seguirán siendo útiles para analizar partes del proceso.

La recopilación de datos dependiente del tiempo también puede reducir la cantidad de datos tomados y acortar el tiempo del experimento, hacer que la investigación sea más eficiente. "Si recopila datos cada pocos segundos o minutos, puedes decir, Ahora tengo suficientes estadísticas. Puedo detenerme y medir otra cosa '", Dijo Savici.

Y tener resultados de datos más precisos permite a los científicos diseñar experimentos de seguimiento más sólidos porque se basan en información más específica.

El periódico Peterson, Savici, y Zhou publicaron recientemente en Revisión de instrumentos científicos destaca los casos de prueba que utilizaron para demostrar la eficacia del método de métodos de recopilación de datos basados ​​en eventos para una amplia gama de experimentos de dispersión de neutrones. Dicen que la investigación de la dispersión de neutrones en áreas como la difracción de ingeniería, química, ciencia de los Materiales, y los materiales cuánticos pueden beneficiarse.

Los estudios de materiales proporcionan un buen ejemplo, Zhou dijo:de cómo los métodos de recopilación de datos basados ​​en eventos pueden enriquecer la investigación sobre la dispersión de neutrones. "Los usuarios de SNS pueden aplicar fuerza sobre una aleación para estirarla hasta que alcance su punto de ruptura. El experimento puede progresar hasta que la aleación se fractura mientras se recopilan los datos de neutrones. Luego, los datos de eventos recopilados podrían dividirse de acuerdo con las estadísticas o cambiar de fuerza según necesario."

Gran parte de la investigación del equipo se está aplicando a Mantid, una colaboración internacional de instalaciones de dispersión de neutrones en todo el mundo que respalda la computación de alto rendimiento y la visualización de datos científicos de materiales.