Câmara de nuvem: o predecessor das LArTPCs
Uma câmara de nuvens é um dispositivo que permite ver a trajetória de partículas ionizantes. Ela foi inventada pelo físico escocês Charles Thomson Rees Wilson (1869–1959) em 1911. A câmara consiste de um recipiente transparente cheio de vapor supersaturado (água ou álcool, tipicamente). No vídeo abaixo podemos observar diferentes partículas passando pela câmara.
A física permite entender os traços deixados por partículas distintas.
Partículas alpha (2 prótons e 2 nêutrons) tendem a deixar traços curtos e espessos.
Partículas beta (elétrons ou pósitrons) tendem a deixar traços finos em zigue-zague.
Múons (partículas tipo elétrons pesados) tendem a deixar traços longos.
Partículas que decaem rapidamente em outras partículas tendem a deixar traços forqueados.
As imagens acima foram retiradas do trabalho Particle Physics - Cloud Chambers Activities for Schools de Bethany Allison.
Interações de neutrinos em LArTPCs
Neutrinos são invisíveis para detectores de partículas e raramente interagem com a matéria. Ao reagirem com a matéria (o que ocorre em processos que envolvem a chamada força fraca), eles podem produzir uma partícula carregada que se propaga no meio e que pode ser detectada por nossos equipamentos. Ou seja, nunca “vimos” um neutrino diretamente, somente o produto de suas interações.
Em uma LArTPC (Câmara de Projeção Temporal de Argônio Líquido), a tecnologia escolhida para o detector distante do DUNE, as partículas carregadas em propagação transferem energia aos átomos de argônio, causando excitação ou ionização. Os elétrons de ionização são acelerados por fortes campos elétricos e coletados por anodos. Além disso, a desexcitação do argônio emite luz em frequênciq ultravioleta (VUV, para ser mais preciso), que também é coletada pelos nossos detectores.
Dados obtidos pelo DUNE e inteligência artificial
A luz e carga coletadas pelo experimento produzem dados que são processados para que possamos descobrir as propriedades do neutrino que interagiu a partir dos seus produtos, num trabalho de detetive do mundo subatômico. O sinal da carga, com dados precisos do tempo em que foi coletada, produz imagens nas quais enxergamos a trajetória das partículas carregadas com precisão de poucos mm.
Imagens de traços ocorridos em um detector, construídas das cargas coletadas, no experimento ProtoDUNE.
Para complicar a situação, esses sinais podem vir misturados com sinais de partículas que não foram geradas por neutrinos e precisam ser classificados de acordo. Cada tipo de interação apresenta um sinal característico e um dos primeiros trabalhos do detetive é identificar cada um nos dados. Mas ocorrem milhares desses eventos a cada segundo, o que está muito além da capacidade humana de filtrar e classificar. Para driblar isso, os pesquisadores brasileiros Laura Paulucci e Franciole Marinho trabalham em simulações computacionais muito precisas da física que ocorre dentro do experimento. Essas simulações serão a base para as análises a serem feitas com os dados reais.
Dados de simulação da luz coletada pelas ARAPUCAS do DUNE, de acordo com o ponto onde ocorreu um evento.
As simulações são usadas, então, para treinar redes neurais que serão capazes de classificar os traços e transformar os dados reais (que serão) obtidos em informações úteis e desvendar os mistérios envolvendo neutrinos.
No experimento MicroBooNE foi demonstrado que é possível utilizar redes neurais para distinguir traços de chuveiros deixados por partículas. Fonte: Fermilab news