TAIGA: как наземная обсерватория читает космические ливни

Водные детекторы для атмосферных ливней

В Тункинской долине, в России, для гамма-обсерватории TAIGA строят три водных черенковских детектора объёмом около 50 кубометров каждый. Как сообщило Минобрнауки агентству ТАСС в октябре 2026 года, один из них должен начать сбор данных в течение года. Приборы предназначены для регистрации вторичных частиц атмосферных ливней. Их измерения помогут оценивать тип, энергию и направление первичной космической частицы.

Подготовку ультрачистой воды организовали рядом с Иркутским государственным университетом: запущенная в 2025 году установка обратного осмоса производит около 500 литров в час. Для перевозки приобрели две специальные ёмкости по пять кубометров. Разработчики создают автоматический контроль поглощения света. Сохранить прозрачность мешают примеси, контакт с воздухом, микроорганизмы и выделения материалов. Приборы разместят под грунтом, пропускающим мюоны; их подсчёт нужен для разделения ливней различного происхождения. Сообщённая электропроводность воды — около 0,3 микросименса на сантиметр. На 2027 год поставлена цель приблизиться к электропроводности 0,055 микросименса на сантиметр при 25 градусах Цельсия.

Одна частица оставляет несколько измеримых следов

Наземная обсерватория исследует каскад, возникающий при взаимодействии космической частицы с атмосферой. Вторичные частицы и излучение распространяются на большой площади. В пояснениях для пресс-тура 2021 года сотрудник НИИ прикладной физики ИГУ Анна Иванова описывала гибридную схему: разные установки регистрируют отдельные компоненты одного широкого атмосферного ливня. Совокупность измерений позволяет восстанавливать свойства начального события. Для гамма-астрономии существенна направленность: незаряженный гамма-квант сохраняет сведения о направлении на источник, тогда как траектории заряженных космических частиц меняются под действием магнитных полей. Такой подход связывает наблюдение очень короткого местного сигнала с исследованием далёкого небесного объекта.

Установки отличаются условиями работы. Чувствительную оптическую аппаратуру включают ясными безлунными ночами, а сцинтилляционные счётчики могут регистрировать частицы круглосуточно. Атмосферный телескоп получает изображение ливня: составное зеркало собирает свет на светочувствительную матрицу. Александр Пахоруков объяснял, что параметры вытянутого изображения помогают определить тип первичной частицы. Наземные и подземные счётчики добавляют сведения об электронной и мюонной компонентах. Грунт задерживает электроны и позволяет выделять более проникающие мюоны. В 2021 году работали 84 станции HiSCORE; в течение года планировалось довести их число до 121. Широкоугольные станции HiSCORE измеряют время прихода светового импульса и его амплитуду, используемую при оценке энергии.

Мюонная часть комплекса строилась поэтапно

К декабрю 2019 года Институт ядерной физики имени Г. И. Будкера СО РАН и Новосибирский государственный университет изготовили и установили для TAIGA 48 мюонных детекторов. В опубликованном 18 декабря сообщении института отмечалось, что все приборы прошли проверку и были готовы к использованию. Новосибирская группа присоединилась к проекту в 2016 году, взяв на себя разработку и производство сцинтилляционных мюонных счётчиков. В пилотном комплексе эти счётчики дополняли оптические станции и атмосферные черенковские телескопы.

Евгений Кравченко связывал необходимость большой площади с редкостью гамма-квантов высоких энергий. Соруководитель проекта Николай Буднев сообщал о продолжающейся наладке, настройке и калибровке пилотного комплекса. Практическая эксплуатация должна была показать удачные решения и узлы, требующие доработки, для последующего расширения обсерватории. Упоминавшееся тогда включение полного комплекса в набор данных осенью 2020 года было планом на момент сообщения. Проверенные 48 счётчиков также представляют конкретный этап поставки, а не инвентаризацию оборудования в 2026 году. На 2020 год также намечались испытания камеры SST1M, разработанной для проекта CTA, совместно с группой Женевского университета.

Механика определяет положение изображения

Работа А. Бородина и коллег об опорах атмосферных телескопов, опубликованная в материалах конференции ICRC, разбирает механические испытания установки. Зеркальные элементы имеют отдельные площадки крепления; их положение проверяли относительно расчётной геометрии. Для измерения перемещения горизонтальной оси при разных наклонах на её концах установили цифровые индикаторы. Остаточные деформации после сравнения с простой моделью укладывались в 0,5 миллиметра. Различия между сторонами редуктора и датчика объяснялись нагрузкой от вращающего момента. При испытаниях люфта раму нагружали массами, имитирующими камеру и зеркала, затем последовательно меняли угол подъёма и измеряли отклик механизма.

Жёсткость рамы исследовали оптическим способом: лазер на зеркальной опоре направляли на матрицу фотокамеры в положении приёмной камеры телескопа. Измерения повторяли при подъёме и опускании конструкции. Отдельная серия была выполнена после подтяжки болтов, крепящих тяги камеры. Испытания охватывали деформации, люфт, статическую нагрузку и собственные колебания. Такие результаты характеризуют определённую механическую конструкцию и процедуру проверки. Их нельзя переносить на любой телескоп комплекса как готовую оценку точности определения направления космического ливня: это другая величина, зависящая также от регистрации и анализа сигнала. Измеренный горизонтальный люфт укладывался в 0,03 градуса.

Пятый телескоп проходит отдельный цикл ввода

Летом 2026 года на пятом атмосферном черенковском телескопе установили десять зеркал. Лаборатория ядерных проблем Объединённого института ядерных исследований сообщила об этом 29 сентября. С обратной стороны зеркальной конструкции смонтировали электронный ящик: в нём находятся контроллеры питания, системы сбора данных, термостабилизации и коммутации. Ещё одно обновление — многооборотный концевой выключатель, обеспечивающий три оборота по одной из осей. Эти работы относятся к подготовке модернизированного прибора и проверке его механической части перед последующей совместной регистрацией данных.

В плане ввода разделены несколько сезонов. Опытную эксплуатацию назначили на 2026–2027 годы: она нужна для отработки механики и выявления дефектов. Устранить обнаруженные недостатки предполагается летом 2027 года. Полноценный набор данных вместе с уже действующими телескопами планируется в сезоне 2027–2028 годов. На момент сентябрьского сообщения механическую часть ещё отрабатывали и искали возможные дефекты.

Крабовидная туманность проверяет цепочку наблюдений

Результат, представленный М. Бланком и коллегами в январе 2023 года, получен по реальным наблюдениям первого телескопа TAIGA в сезоне 2019–2020 годов. Из 204 часов исходных наблюдений после поправки на мёртвое время оставалось 180 часов. Контроль качества сократил пригодную выборку до 85 часов. Отбор учитывал скорость счёта и высоту наблюдаемого источника над горизонтом. Сигнал пикселей калибровали, вычитали фоновые значения и переводили в фотоэлектроны. Пиксели, которым мешали яркие звёзды, исключали. Далее очищенные изображения описывали геометрическими параметрами и передавали алгоритмам восстановления направления, энергии и типа события.

Метод случайного леса обучали на моделируемых гамма-событиях и реальных фоновых данных. Фон при наблюдении источника оценивали по четырнадцати отдельным областям поля зрения. Анализ дал избыток 163,5 события со статистической значимостью 8,5 стандартного отклонения; энергетический порог этой выборки составлял шесть тераэлектронвольт. Полученный спектр согласовывался с измерениями других экспериментов. При этом верхний интервал 50–108 тераэлектронвольт имел значительно меньшую значимость, около 2,4 стандартного отклонения. Общая уверенность в сигнале источника и надёжность отдельного высокоэнергетического интервала поэтому требуют раздельного описания. Результат относится к указанным данным и обработке одного телескопа. Авторы отдельно оценивали систематическую неопределённость шкалы энергии примерно в двадцать процентов; соответствующая неопределённость потока составляла около тридцати пяти процентов.

Совпадения связывают изображение со станциями

В исследовании А. Эльшукрофи и коллег использована совместная регистрация телескопом и широкоугольными станциями TAIGA-HiSCORE. Камера даёт сведения о форме изображения, а распределённые станции помогают восстановить направление, энергию и положение оси ливня. Работа рассматривает данные 2019–2022 годов: около 250 часов наблюдений, один телескоп и часть площади станций. Событие считали гибридным, когда его одновременно регистрировали камера и как минимум три станции в пределах трёх микросекунд. Сопоставление требует общей временной рамки и согласованных характеристик сигнала. Сочетание двух типов приборов дополняет мононаблюдения одной камерой и стереонаблюдения несколькими телескопами. Для проверки обработки исследователи моделировали весь путь от развития каскада до восстановленных параметров. В расчёт входили:

Проверка модели

• Развитие атмосферного ливня;
• Прохождение черенковского света через оптику;
• Условия срабатывания аппаратуры;
• Восстановление направления, энергии и положения оси.

Для отобранных гамма-подобных событий предварительно оценён порог около 75 тераэлектронвольт. Авторы подчёркивали необходимость дальнейшего моделирования на полной площади HiSCORE. Ожидаемая эффективная площадь конфигурации с пятью телескопами относится к развитию метода. Её нельзя приписывать ранней выборке, собранной одним телескопом на части массива. Последовательность расчёта и отбора здесь существенна для понимания того, какую именно совокупность событий описывает опубликованный спектр. После отбора авторы получили избыток двадцати пяти событий над оценённым фоном; предварительность энергетического результата сохранялась в выводах работы.

Распределение сигналов можно представить как изображение

Анна Власкина и Александр Крюков в работе 2022 года исследовали другой способ обработки HiSCORE: представление показаний станций в виде двумерных массивов для свёрточной нейросети. Входные данные содержали амплитуды и времена регистрации. Использованная модель воспроизводила массив из 44 станций с расстоянием между соседними детекторами около 106 метров. Учитывали события, в которых сработали не менее четырёх станций. Полная выборка включала 12 216 моделируемых событий, из них 11 400 использовали для обучения, а 816 — для оценки результата. Сами атмосферные каскады создавали методом Монте-Карло с помощью программы CORSIKA.

Координатную схему поворачивали и дополняли нулевыми позициями, формируя прямоугольный массив размером десять на восемь элементов. Так распределённые по площадке измерения становились данными, пригодными для обработки алгоритмом распознавания пространственных признаков. Предложенная сеть включала четыре свёрточных и шесть полносвязных слоёв. На этой модели авторы получили среднюю точность определения углов направления порядка одного градуса и исследовали восстановление энергетического спектра. Авторы также испытывали варианты с другими размерами свёрточных ядер и слоями пулинга, объединяющими соседние значения. Эти изменения не повысили эффективность предложенной схемы. Модель реализовали с библиотеками TensorFlow и Keras. При разделении выборки по числу сработавших станций ошибки углов отличались; более многочисленные срабатывания сопровождались лучшим восстановлением в этой модели.

Направление уточняется в два приёма

В опубликованной в феврале 2025 года работе А. Крюкова и коллег направление ливня оценивали двумя полносвязными нейросетями. Первая получала предварительный результат из показаний подмножеств станций. Затем координаты детекторов проецировали на плоскость, перпендикулярную предполагаемому направлению, и соответствующим образом корректировали времена. Вторая сеть училась уточнять начальную оценку по преобразованным данным. Частные оценки от нескольких наборов станций объединяли. Вход включал координаты, число фотоэлектронов, среднее время и разброс времён регистрации. Такая процедура использует пространственную и временную структуру фронта, сохраняя сведения о том, какие станции внесли вклад в результат.

Исследование основано на моделируемых гамма-квантах с энергиями 100–1000 тераэлектронвольт и массиве из 121 станции. После отбора осталось 79 745 событий; обучающая, проверочная и тестовая части были разделены. Средний угол между восстановленным и исходным направлением на тестовой выборке составлял около 0,215 градуса. Для подвыборки, где сработали не менее шестидесяти станций, средняя ошибка была меньше — около 0,0885 градуса. Эти числа относятся к разным отборам событий. Средняя ошибка также отличается от медианы и среднеквадратического разброса, приведённых авторами. В работе дальнейшее объединение с другими типами детекторов обозначено как направление развития анализа.

Сжатое представление сохраняет разные типы показаний

В исследовании Ю. Дубенской и коллег, представленном в ноябре 2025 года, данные HiSCORE использованы для обучения автоэнкодера. Эта нейросеть сжимает вход в набор скрытых признаков, затем пытается восстановить исходные данные. Отдельная сеть по полученным признакам оценивает энергию первичной частицы. Для каждой станции учитывались амплитуда, среднее время, временной разброс и признак срабатывания. Дополнительный канал позволял отличать зарегистрированный сигнал от отсутствующей регистрации. Показания размещали на сетке семнадцать на двенадцать элементов; отклонения действительных координат станций от сетки также поступали в модель. Четыре канала образовывали многокомпонентное условное изображение события.

Авторы сравнивали разное число скрытых признаков и выбрали двенадцать как приемлемый баланс сложности и качества восстановления. Расчёты выполнены на моделируемых гамма-событиях; обучение автоэнкодера и сети определения энергии проводилось раздельно. Для варианта с двенадцатью признаками стандартное отклонение относительной ошибки энергии по общей выборке составляло 18,9 процента. В отдельных энергетических интервалах результат различался. Проверка на протонах и развитие совместной обработки изображений телескопов с данными HiSCORE оставались дальнейшими задачами. Поэтому сжатое представление следует рассматривать как исследуемый способ подготовки данных, чьи возможности установлены в пределах описанного эксперимента с модельными событиями.

Два изображения помогают отделить гамма-события

В октябре 2026 года Е. Гресь и коллеги представили исследование нейросетевого отбора событий в стереоскопическом режиме TAIGA-IACT. Оно сравнивает способы совместной обработки изображений одного ливня, полученных двумя телескопами. При раннем объединении изображения поступают в общую сеть сразу. Другой вариант сначала выделяет признаки каждой камеры и только затем объединяет их. Третий использует скрытые признаки предварительно обученных автоэнкодеров. Все варианты решают задачу различения гамма-квантов и адронного фона. Для обучения подготовлены моделируемые гамма- и протонные события в диапазоне 40–400 тераэлектронвольт; характеристики оптики, светового фона и фотоприёмников включались в моделирование.

Порог классификации выбирали на проверочных данных, а итоговую оценку выполняли на отдельной тестовой выборке. Авторы специально исследовали дисбаланс классов: в наблюдениях фоновых частиц намного больше, чем искомых гамма-событий. В их тестах раннее объединение оказалось наиболее перспективным из рассмотренных подходов. Обработка слабых изображений оставалась затруднением, требующим дополнительных исследований. Очень высокая оценка качества классификатора сама по себе не определяет чистоту редкой сигнальной выборки: результат зависит от исходного соотношения классов и принятого порога. Работа описывает проверку методов на заданных модельных данных. Переход от классификации к восстановлению физических параметров требует учитывать, какие слабые события были потеряны при отборе. Обучающий набор содержал тридцать тысяч гамма-событий и сто пятьдесят семь тысяч протонных событий.

Для TAIGA-100 изучают площадки

Расширение научной программы включает подготовку отдельного проекта TAIGA-100. В июле 2026 года ИГУ сообщил о рабочей поездке Александра Пахорукова и коллег из Алтайского государственного университета в Чуйскую степь. Специалисты осмотрели одну из предполагаемых площадок, оценили её доступность и характеристики; более подробное исследование территории оставалось следующей задачей. Среди ранее рассматривавшихся вариантов университет называл Боргойскую степь в Бурятии, окрестности села Гаханы в Иркутской области и три участка в Калмыкии. Такое сообщение фиксирует обследование и сравнение вариантов, сохраняя статус будущего комплекса как планируемой инфраструктуры, для которой подходящее место ещё изучается.

Директор НИИ прикладной физики ИГУ Андрей Танаев описывал совместный анализ спутниковых данных, климатических моделей, геологических и географических исследований с натурными наблюдениями. Для выбора важны доля ясных ночей, прозрачность атмосферы, влажность, осадки и искусственная ночная засветка. Одновременно оцениваются рельеф и инфраструктурные возможности территории. В описании проекта перечислены предполагаемые группы детекторов и телескопов. Они относятся к замыслу TAIGA-100. Поездка в Чуйскую степь не означает окончательного выбора площадки, а предлагаемый состав приборов не является перечнем уже построенного оборудования новой обсерватории.