Ulusal Araştırma Teknoloji Üniversitesi “MISiS” basın servisi, Rusya ve İtalya’dan araştırmacılar tarafından oluşturulan sinir ağını duyurdu. Karanlık madde parçacıklarının gerçek izlerini bir emülsiyon dedektörünün rastgele çalışmasından ayırt etmeyi mümkün kılar.
Karanlık maddeye var olması gereken madde denir, ancak mevcut araçlar yardımıyla fark edilemez. Var olduğu gerçeği dolaylı işaretlerle değerlendirilir. Üstelik hesaplamalar, insanları, gezegenimizi ve yıldızları oluşturan sıradan maddeden yaklaşık beş kat daha fazla karanlık madde olduğunu göstermektedir.
Sıradan madde parçacıklardan oluşur – teoride karanlık maddenin de kendine ait vardır. Adaylar arasında sözde WIMP’ler (İngilizce WIMP, zayıf etkileşimli büyük parçacıklar) – zayıf etkileşimli büyük parçacıklar. Zayıf etkileşim ancak çok küçük bir mesafede mümkündür, bu nedenle WIMP’ler varsa, örneğin bir aletin dedektörü gibi sıradan maddeyi çok nadiren etkilerler. Bu, neden henüz keşfedilmediklerini açıklayabilir.
Projenin bir parçası olarak, Rus ve İtalyan fizikçiler, emülsiyon karanlık madde dedektörlerinin oluşturulması üzerinde çalışıyorlar. Jelatin ve yüklü parçacıklarla etkileşime girdiğinde renk değiştiren bir malzemenin nanoparçacıkları ile kaplanmış bir dizi ince filmden oluşurlar. Bu tür filmler, parçacıkların yörüngesini izlemeyi, kütlelerini ve diğer özelliklerini belirlemeyi mümkün kılar.
Bilim adamları, WIMP’ler ve görünür madde arasındaki etkileşimlerin, yönü ve özellikleri Dünya’nın Samanyolu’nun merkezine göre konumuna bağlı olacağı bu nanoparçacıkların içinde karakteristik izler bırakacağını öne sürdüler. Bu, yüklü parçacıkların dedektörden geçişinin neden olduğu rastgele sinyallerden karanlık madde izlerini ayırt etmeyi mümkün kılar.
Napoli Üniversitesi’nde profesör olan Giovanni de Lelis liderliğindeki bir grup araştırmacı, gerçek WIMP izleri ile bir dedektörün rastgele tetiklenmesi arasında ayrım yapabilen bir sinir ağı oluşturdu. Bunu yapmak için, çeşitli rastgele parçacıkların emülsiyon filmlerinin yüzeyinde bıraktığı çizgilerin görüntülerini hazırladılar ve bunları sistemi eğitmek için kullandılar.
Testler, sinir ağının, emülsiyon filmlerinin fotoğraflarından rastgele olayların izlerini tanıma ve kaldırmada klasik gürültü azaltma algoritmalarından daha iyi olduğunu göstermiştir. “Araştırmacılar tarafından geliştirilen sinir ağı yöntemi, İtalyan karanlık madde dedektörü NEWSdm üzerindeki deneylerde zaten kullanılıyor. Şu anda bilim adamları, 10 kilogramlık bir emülsiyon dedektöründe analiz için kullanılacak bu algoritmanın daha güçlü bir versiyonu üzerinde çalışıyorlar.”mesaj diyor.
