Охота на темную материю: как новые детекторы ищут невидимую Вселенную

Крупный план криогенного детектора темной материи: кристалл с микросхемами, тонкие провода и медный корпус в лаборатории.

Все наши знания о Вселенной, накопленные за века, описывают лишь малую часть реальности. Около 95% космоса состоит из загадочных темной материи и темной энергии. И только оставшиеся 5% приходятся на привычное нам вещество – все то, что мы можем увидеть и потрогать, от звезд до живых организмов.

Чтобы пролить свет на это «скрытое большинство», физик-экспериментатор Рупак Махапатра из Техасского университета A&M и его команда разрабатывают передовые полупроводниковые детекторы, оснащенные криогенными квантовыми сенсорами. Эти технологии лежат в основе важнейших мировых экспериментов и помогают ученым приблизиться к разгадке одной из величайших тайн современной науки.

Доктор Махапатра сравнивает наше нынешнее понимание Вселенной с известной притчей о слепых и слоне: «Это все равно что пытаться описать слона, держась лишь за его хвост. Мы чувствуем, что перед нами нечто огромное и сложное, но постигаем лишь крошечную его часть».

Темная материя и темная энергия получили свои названия именно потому, что ученые пока мало о них знают. Считается, что темная материя составляет большую часть массы галактик и их скоплений, действуя как своего рода «космический клей», который не дает им разлететься. Темная энергия, в свою очередь, – это таинственная сила, заставляющая Вселенную расширяться со все возрастающим ускорением. Если темная материя скрепляет космос, то темная энергия его растягивает.

Несмотря на то, что эти компоненты доминируют в космосе – около 68% его энергетического баланса приходится на темную энергию и 27% на темную материю, – они не излучают, не поглощают и не отражают свет. Это делает их прямое наблюдение невозможным. Ученые могут судить об их существовании лишь по косвенным признакам, в основном по гравитационному воздействию на движение галактик и формирование крупномасштабных структур.

Задача исследователей сродни попытке услышать шепот во время урагана. Частицы темной материи, если они существуют, взаимодействуют с обычным веществом чрезвычайно слабо. «Сложность в том, что нам нужны детекторы, способные зафиксировать событие, которое может произойти раз в год или даже раз в десятилетие», – объясняет Махапатра. Его научная группа в Техасском университете A&M участвует в одном из ведущих мировых проектов по поиску темной материи с помощью детектора TESSERACT.

«Все дело в инновациях, – добавляет ученый. – Мы ищем способы усилить те сигналы, которые раньше были полностью скрыты в фоновом шуме». Нынешняя работа Махапатры опирается на десятилетия опыта. Он более 25 лет участвует в эксперименте SuperCDMS, в рамках которого ведутся одни из самых чувствительных поисков темной материи. Еще в 2014 году он и его коллеги совершили прорыв, представив новый метод детекции, позволивший изучать вимпы (WIMP) – одного из главных «кандидатов» на роль частиц темной материи – с низкой массой, которые ранее были недосягаемы для наблюдений.

Вимпы, или слабовзаимодействующие массивные частицы, являются одной из наиболее перспективных гипотез. Согласно теории, эти частицы должны участвовать в гравитационном и слабом ядерном взаимодействиях, но не в электромагнитном, что и объясняет их «невидимость» и крайнюю сложность обнаружения. Такие частицы могут беспрепятственно пролетать сквозь Землю, не оставляя следов, поэтому для регистрации хотя бы одного события могут потребоваться годы сбора данных.

По словам доктора Махапатры, ни один эксперимент в одиночку не сможет дать все ответы, и для составления полной картины требуется синергия разных методов. Поиск темной материи – это не просто удовлетворение научного любопытства. Ее обнаружение может перевернуть наши представления о фундаментальных законах природы. «Если мы сможем зарегистрировать темную материю, мы откроем новую главу в физике, – заключает ученый. – Этот поиск стимулирует создание сверхчувствительных сенсорных технологий, которые в будущем могут привести к разработкам, которые мы сегодня даже не можем себе представить».

Жансая Уразбаева

Жансая Уразбаева – талантливый научный обозреватель издания «Град науки», чьи статьи погружают читателей в самые интригующие загадки нашего мира – от глубин космоса до тайн человеческого организма. Огромное внимание в своей работе она уделяет медицинским инновациям и нейробиологии. В рубриках «Аптекарский переулок» и «Площадь разума» Жансая подробно освещает новые методы диагностики и лечения болезни Альцгеймера, влияние тусклого света на развитие эпидемии близорукости и уникальные механизмы борьбы с хроническим воспалением. Ее материалы понятно и увлекательно объясняют, как оптические сенсоры находят рак по крошечным следовым молекулам в крови , почему новые критерии ожирения могут затронуть большинство населения США и каким образом кишечные микробы способны защитить человека от диабета II типа.

Не менее виртуозно журналистка обозревает удивительные открытия в области астрофизики и высоких технологий. На страницах «Звездного бульвара» и «Проспекта металлургов» она рассказывает о потрясающих деталях гибели звезды на снимках туманности Яйцо , сделанных телескопом «Хаббл» , инструментах для моделирования самовзаимодействующей темной материи и обнаружении запасов приповерхностного водного льда на Марсе. Читатели узнают из ее статей о суперподвижном состоянии вещества во внутреннем ядре Земли и о разработке новых гибридных кристаллов, открывающих путь к сверхъемкому хранению данных будущего.

Широкий кругозор позволяет Жансае создавать захватывающие тексты о далеком прошлом нашей планеты и ее экологии. В «Старом городе» она описывает, как нос трицератопса работал в качестве эффективной системы климат–контроля , и раскрывает тайны древней лодки Хьортоприне, используя для этого анализ отпечатков пальцев и древесной смолы. Ее важные публикации в «Зеленой зоне» и «Набережной стихий» затрагивают насущные вопросы окружающей среды – от отслеживания путей микропластика в живых организмах до использования изотопов воды для кардинального улучшения точности климатических моделей.