Вселенная заговорила через нейросети: что летит на Землю из глубин космоса?

Исследователи из немецкого Университета Эрлангена-Нюрнберга применили нейросети для анализа ультравысокоэнергетического космического излучения и смогли добиться результатов, на получение которых традиционными методами ушло бы не одно столетие. Благодаря новым алгоритмам команда астрофизика Йонаса Гломбитцы существенно ускорила обработку огромного массива наблюдений, которые проводит крупнейшая в мире специализированная обсерватория имени Пьера Оже, расположенная в Аргентине.

Ультравысокоэнергетическое космическое излучение — это поток атомных ядер чрезвычайно высокой энергии, которые прибывают на Землю из галактик, находящихся далеко за пределами Млечного пути. Энергия этих частиц настолько велика, что значительно превосходит возможности любых ускорителей, созданных человеком, и варьируется в диапазоне от 10¹⁸ до 10²⁰ электронвольт. Когда они сталкиваются с верхними слоями земной атмосферы, происходит мощнейшая цепная реакция — так называемый воздушный ливень. В результате столкновения первичная частица мгновенно расщепляется на миллиарды вторичных: электроны, позитроны, фотоны и мюоны.

Каждый подобный объект несет в себе часть исходной энергии и, распространяясь к земной поверхности, взаимодействует с молекулами атмосферного азота. При этом выделяется характерное флуоресцентное свечение, по интенсивности и высоте максимума которого ученые способны определить массу и тип исходной частицы. Например, массивные ядра атомов железа или азота образуют гораздо более объемные и сложные каскады вторичных элементов, достигающие максимального свечения высоко в атмосфере. Напротив, легкие протоны «пробиваются» ниже и демонстрируют максимальный пик яркости уже ближе к поверхности.

Однако полноценное изучение таких событий долгое время было возможно только ночью, в ясную погоду и при отсутствии лунного света. Наземные детекторы, расположенные на территории обсерватории, улавливают следы каскадов круглосуточно, но ранее по их данным ученые не могли точно определить высоту максимума свечения и, соответственно, массу первичных частиц - слишком уж светло.

Здесь и вступил в игру ИИ. Сначала его обучили на тысячах компьютерных симуляций воздушных ливней, позволяющих сопоставить форму и распределение вторичных частиц с характеристиками исходных атомов. Затем программу проверили и донастроили по реальным телескопическим данным, чтобы исключить ошибки. В результате ученые смогли применить полученные алгоритмы к реальным измерениям с наземных детекторов, используя огромную выборку из 60 тысяч зафиксированных событий.

Использование машинного разума уже привело к важным научным результатам: оказалось, что на Землю чаще всего попадают не одиночные протоны, а значительно более тяжёлые ядра атомов, среди которых доминируют азот и железо. Не менее значим и тот факт, что нейросети справились с задачей намного быстрее, чем это было бы возможно при наблюдениях только с помощью телескопов. То, на что при традиционном подходе ушло бы 150 лет, удалось сделать за считанные месяцы.

Интерес астрофизиков к ИИ продолжает расти, хотя первоначально сама идея его использования вызывала настороженность у многих специалистов, поскольку умные машины часто воспринимаются ими как «черный ящик». Гломбитце удалось убедить своих коллег лишь после того, как нейросеть начала выдавать результаты, которые идеально совпадали с контрольными телескопическими наблюдениями.

Таким образом, машинное обучение позволило не только ускорить научный прогресс, но и по-новому взглянуть на загадочные процессы, происходящие в глубинах Вселенной. Сочетание высокоточных наземных детекторов и продвинутых моделей открывает огромные перспективы для дальнейших исследований природы самых энергичных частиц в космосе.