Научный коллектив самого чувствительного в мире детектора темной материи XENON сообщил о регистрации сигнала, который может указывать на существование частиц гипотетической субстанции. О возможном обнаружении частиц темной материи пишет информационное агентство РИА Новости, ссылающееся на издание Physical Review Letters.
XENON — инициатива по поиску гипотетической темной материи, которая осуществляется в лаборатории Гран Сассо (Италия). Научный комплекс расположен глубоко под землей, что позволяет не только обеспечить надежное экранирование, но и снизить уровень фонового шума.
Частицы темной материи (они же — слабо взаимодействующие массивные частицы), как уверены физики, можно детектировать, если наблюдать за распадом и возмущением частиц в специальном резервуаре с ксеноном. Таким образом, ключевым элементом установки является камера с жидким радиоочищенным ксеноном.
Предполагается, что если в резервуар проникнет частица темной материи, то в результате ее взаимодействия с атомами ксенона начнется процесс высвобождения фотонов и электронов. В результате детекторы в резервуаре зафиксируют вспышки света. Именно так и произошло 16 июня 2020 года, когда физики зарегистрировали "избыточные сигналы", порожденные не фоновым шумом, как обычно, а, предположительно, слабо взаимодействующими массивными частицами. Но ученым еще нужно доказать, что детектор зафиксировал именно частицы темной материи.
Так называемая мирная конференция по Украине в Швейцарии изначально задумывалась как политический уд...
Toregem Biopharma, японский стартап, объявил о запуске клинических испытаний препарата, который, как...
Свидетельство о регистрации СМИ Эл № ФС77-83392 от 07.06.2022, выдано Федеральной службой по надзору в сфере связи,
информационных технологий и массовых коммуникаций. При использовании, полном или частичном цитировании материалов
planet-today.ru активная гиперссылка обязательна. Мнения и взгляды авторов не всегда совпадают с точкой зрения редакции.
На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления
информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет",
находящихся на территории Российской Федерации)".