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Crayfis: Smartphones sollen kosmische Strahlung erfassen

Das Smartphone im Dienste der Wissenschaft: Forscher haben ein wissenschaftliches Crowdsourcing-Projekt ähnlich wie Seti@home gegründet. Ziel ist es, mit Hilfe der Mobilgeräte Daten über kosmische Strahlen zu sammeln.

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Smartphone (Symbolbild): CMOS-Chip als Teilchendetektor
Smartphone (Symbolbild): CMOS-Chip als Teilchendetektor (Bild: Martin Wolf/Golem.de)

Vor 20 Jahren baten Forscher des Projekts Search for Extraterrestrial Intelligence (Seti) Nutzer um Rechenzeit, um Signale aus dem Weltraum nach Tönen von Außerirdischen zu durchsuchen. In einem neuen Crowdsourcing-Projekt sollen Freiwillige nun ihr Smartphone einsetzen, um hochenergetische Partikel aus dem Weltall aufzuspüren.

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Ultrahochenergetische Strahlung aus dem All (Ultra-High-Energy Cosmic Ray, UHECR) gehört zu den Rätseln der Wissenschaft. Sie geht von Supernovae und schwarzen Löchern aus. Ihre Teilchen interagieren, wenn sie in die Erdatmosphäre eintreten, mit Luftpartikeln und bilden dann Kaskaden von Sekundärpartikeln mit geringerer Energie, sogenannte Extended Atmospheric Shower (EAS).

Lieber viele kleine Detektoren als ein großer

Ein Team unter der Leitung von Andrei Ustyuzhanin von der Higher School of Economics in Moskau will diese mithilfe von Smartphones untersuchen. Die Idee der Forscher ist, nicht nur einen einzigen Detektor zu bauen, der - um genug Daten zu liefern - die Größe eines kleinen Landes haben müsste, sondern einen verteilten Detektor aus vielen Smartphones zu schaffen. Deren CMOS-Chip soll als Detektor für die geladenen Teilchen dienen.

Die Projektteilnehmer sollen dafür zunächst eine App auf ihrem Smartphone installieren. Sie lassen ihr Gerät dann nachts liegen, mit der Kamera nach unten, damit kein Licht darauf fällt. Die App zeichnet die Nacht über 5 bis 15 Bilder pro Sekunde auf. Trifft ein Teilchen auf den Kamerachip, aktiviert es die Pixel.

Eine neurales Netz analysiert Bilder

Die Forscher schätzen, dass höchstens auf einem von 500 Bildern Teilchenspuren zu finden sind. Die Spuren sind allerdings so schwach, dass sie sich nur schwer von Interferenzen und Zufallsrauschen unterscheiden lassen. Ein Convolutional Neural Network, das die Forscher entwickelten und das auf dem Smartphone läuft, analysiert den Videostream auf relevante Daten und überträgt diese auf den Server des Projekts.

Ustyuzhanin und seine Kollegen stellten das Projekt Crayfis auf der 22nd International Conference on Computing in High Energy and Nuclear Physics vor. Interessenten können sich auf der Website registrieren. Die Forscher hoffen, dass es Astrophysikern mit den gesammelten Daten gelingt, Erkenntnisse über die Eigenschaften und die Herkunft der UHECR zu gewinnen.



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