Нейтрино — одни из самых распространённых частиц во Вселенной, но поймать их крайне сложно. Они почти не имеют массы и проходят сквозь обычную материю, не оставляя следов: триллионы таких частиц каждую секунду проносятся через каждого человека. Изучение этих частиц-призраков может помочь ответить на вопросы о тёмной материи и о том, почему материя вообще существует. Об этом сообщает издание Phys.org.
Учёные строят огромные детекторы, чтобы зафиксировать хотя бы небольшое число взаимодействий нейтрино. Но даже после поимки частицы нужно восстановить картину произошедшего из сложного наложения треков и сигналов. Исследователи из SLAC National Accelerator Laboratory разработали программу машинного обучения SPINE (Scalable Particle Imaging with Neural Embeddings), которая анализирует данные с жидких аргоновых детекторов, используемых в экспериментах Short-Baseline Neutrino и DUNE.
SPINE обучается на смоделированных изображениях, чтобы идентифицировать частицы и восстанавливать их взаимодействия. Вместо жёсткой цепочки алгоритмов программа использует несколько моделей, работающих совместно: сначала находит базовые признаки, затем определяет отдельные частицы и собирает полную картину. Такой подход делает SPINE более прозрачным, чем «чёрный ящик» ИИ: программа показывает, как именно она пришла к результату.
Первый тест на реальных данных прошёл в рамках эксперимента ICARUS. Анализ не нашёл признаков стерильных нейтрино, но доказал, что SPINE работает за пределами симуляций. Программа восстановила примерно на 60% больше полезных взаимодействий, чем традиционные методы, и дала более чистую выборку с лучшим разрешением по энергии.
Впереди — объединение данных ICARUS и детектора SBND, результаты ожидаются в 2026–2027 годах. Затем SPINE будет задействован в DUNE, где нейтринный пучок пройдёт 1300 километров от Иллинойса до Южной Дакоты. Ближний детектор DUNE будет регистрировать сотни перекрывающихся взаимодействий одновременно, и SPINE — единственный подход, способный справиться с такой сложностью. «Без способа распутать эти сигналы мы бы застряли», — отмечает ведущий разработчик Франсуа Дриельсма.