КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

 

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

---

Номер проекта 22-22-00883

НазваниеАнализ состава и анизотропии космических лучей путем переобработки данных KASCADE-Grande с помощью машинного обучения

Руководитель Кузнецов Михаил Юрьевич, Кандидат физико-математических наук

Организация финансирования, регион Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт ядерных исследований Российской академии наук , г Москва

Конкурс №64 - Конкурс 2021 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами»

Область знания, основной код классификатора 02 - Физика и науки о космосе; 02-104 - Космические лучи

Ключевые слова Космические лучи, атмосферные ливни, анизотропия, массовый состав, KASCADE-Grande, машинное обучение

Код ГРНТИ29.05.00

---

 

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

---

Аннотация
В настоящее время в астрофизике частиц высоких энергий происходит бурное развитие, связанное с вводом в строй разнообразных новых инструментов (LHAASO, HAWC, IceCube, Байкал, AugerPrime, TAx4) и накоплением больших объемов новых наблюдательных данных. Вводятся в строй новые системы обмена информацией между экспериментами в реальном времени (AMON), все это требует улучшения качества и скорости обработки данных. Наиболее многообещающими в этом контексте оказываются также бурно развивающиеся в настоящее время методы машинного обучения, в частности методы обработки и классификации изображений и компьютерного зрения. Эти надежды связаны с тем, что данные экспериментов в этой области по своим свойствам оказываются весьма похожими на обычные изображения и видео. Применение этих методов к данным уже принесло свои плоды в частности в таких экспериментах как IceCube, Pierre Auger и Telescope Array. В этой связи интересным оказывается применить подобные методы к архивным данным аналогичных экспериментов, которые были во время функционирования этих экспериментов обработаны стандартными методами. Одним из таких экспериментов с наиболее подробно задокументированными и публично доступными данными и результатами Монте-Карло симуляций является эксперимент по детектированию широких атмосферных ливней KASCADE-Grande, который вел сбор и анализ данных в 1998-2013 годах. Данные KASCADE-Grande представляют собой серии сигналов, вызванных ливнями заряженных частиц, развившихся в атмосфере от первичных космических лучей с энергиями от порядка ПэВ по порядка ЭэВ и записанных наземной решеткой сцинтилляционных детекторов. Несмотря на десятилетия изучения космических лучей в этом энергетическом диапазоне, по прежнему не выяснен ряд принципиальных вопросов, таких как их массовый состав и природа их ускорителей. До конца не ясно даже на энергиях какого порядка происходит переход от галактических космических лучей к внегалактическим. Не имеют общепризнанного объяснения и ряд их наблюдательных характеристик, например таких как последовательность нерегулярностей их спектра (т.н. “колено” и т.д.) Отсутствие решения этих вопросов в течение столь долгого времени связано с рядом взаимосвязанных проблем: поскольку космические лучи детектируются косвенно (через атмосферные ливни), то точно установить массу и заряд первичной частицы оказывается затруднительно; поскольку плохо известен заряд и галактические магнитные поля, то не удается установить и источники космических лучей. В дополнение к этому различные адронные модели развития атмосферного ливня дают существенно разные предсказания для одних и тех же первичных частиц. В настоящем проекте предлагается использовать новейшием методы машинного обучения для переобработки данных KASCADE-Grande с целью уточнения восстановления массового состава космических лучей и анизотропии отдельных массовых компонент. Это в свою очередь позволит пролить новый свет на природу особенностей спектра космических лучей на этих энергиях и приблизиться к решению вопроса о природе и расположении их источников.

---

 

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

---