ИИ улучшит чувствительность рентгеновских детекторов для будущих космических обсерваторий
Рентгеновские телескопы на орбите сталкиваются с серьёзной проблемой: космические лучи создают сигналы, которые легко спутать с настоящими астрофизическими рентгеновскими фотонами. Это ограничивает чувствительность инструментов и мешает получать точные данные, особенно в низкоэнергетическом диапазоне.
В новой работе, размещённой в репозитории arXiv, группа разработчиков предложила алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, которые анализируют данные на уровне кадров, учитывая контекст всех сигналов. Такой подход позволяет лучше отличать частицы космических лучей от реальных событий и повышает точность реконструкции энергии фотонов.
Прототипы алгоритмов основаны на физически мотивированных моделях диффузии заряда и генерации сигнала в детекторе. Согласно результатам моделирования, в агрессивном режиме, подходящем для обзорных наблюдений, новые методы снижают неотбракованный фон на 68% по сравнению с традиционными фильтрами. В консервативном режиме, который приоритизирует точность спектра, сокращение достигает 40%.
Кроме того, разработанные алгоритмы реконструкции событий улучшают чувствительность и энергетическое разрешение ПЗС-подобных детекторов при энергиях ниже 1 кэВ. Именно в этой области, по мнению астрофизиков, остаётся много нераскрытого потенциала для открытий.
Авторы представили и лабораторные данные, полученные на детекторе MIT-LL CCID-93. Эксперименты подтвердили, что алгоритмы работают не только в симуляции, но и на реальном оборудовании, что важно для практического применения.
Разработчики подчёркивают, что сочетание таких алгоритмов с новыми высокоскоростными и малошумящими детекторами способно удовлетворить требования будущих флагманских рентгеновских миссий. Это открывает путь к более глубокому изучению чёрных дыр, эволюции галактик и других ключевых объектов Вселенной.
