Os cientistas que usam métodos de espalhamento de nêutrons para observar o comportamento de materiais sob estresse ou durante mudanças de fase e reações químicas podem visualizar processos de novos ângulos usando dados baseados em eventos. Compreender as mudanças de fase e as reações químicas é vital para o projeto de produtos de consumo de última geração, como baterias melhores, dispositivos eletrônicos mais poderosos, carros com maior eficiência de combustível, e mais seguro, aplicações médicas mais eficazes.

Métodos de coleta de dados baseados em eventos - pelos quais os dados são coletados ao longo de um processo em intervalos de apenas frações de segundo - ajudam os cientistas a identificar mais facilmente quando ocorre uma mudança de fase, quando partes individuais de uma reação química ocorrem, ou quando um material sobre o qual uma força é aplicada cede.

Os métodos tradicionais, por outro lado, permitem que os pesquisadores apenas confirmem que uma mudança de fase, reação química, ou a quebra ocorreu porque os dados são coletados no final de um experimento. Isso limita a capacidade dos cientistas de tirar conclusões sobre como um processo se desenvolve ao longo do tempo.

Pete Peterson, Andrei Savici, e Wenduo Zhou, todos os cientistas de software com a Fonte de Nêutrons de Espalação do Diretório de Ciências de Nêutrons, deseja estimular a adoção de técnicas de coleta de dados baseadas em eventos entre todos os usuários de SNS, não apenas os especialistas que os usam agora.

Peterson compara a coleta de dados baseada em eventos à coleta de informações sobre as pessoas que entram em uma sala de concertos. "Em vez de esperar até que todas as pessoas estejam na sala de concertos, você pode gravá-los enquanto eles entram, "disse Peterson." Você ainda coletaria as mesmas informações no total, mas o método permitiria que você projetasse uma hipótese, por exemplo, de como eles são preenchidos ou quais dados demográficos chegam mais cedo ou mais tarde. "

Os métodos baseados em eventos fornecem aos pesquisadores importantes vantagens adicionais. Se um experimento falhar no meio, Savici disse, os dados obtidos até esse ponto ainda serão úteis para examinar partes do processo.

A coleta de dados dependente do tempo também pode reduzir a quantidade de dados obtidos e encurtar o tempo de experimento, tornando a pesquisa mais eficiente. "Se você estiver coletando dados a cada poucos segundos ou minutos, Você pode dizer, 'Eu tenho estatísticas suficientes agora. Eu posso parar e medir outra coisa, “Disse Savici.

E ter resultados de dados mais precisos permite que os cientistas elaborem experimentos subsequentes mais sólidos, porque são baseados em informações mais específicas.

O jornal Peterson, Savici, e Zhou publicou recentemente em Revisão de instrumentos científicos destaca casos de teste que eles usaram para provar a eficácia do método de métodos de coleta de dados baseados em eventos para uma ampla gama de experimentos de espalhamento de nêutrons. Eles dizem que a pesquisa de espalhamento de nêutrons em áreas como difração de engenharia, química, Ciência de materiais, e os materiais quânticos podem se beneficiar.

Os estudos de materiais fornecem um bom exemplo, Zhou disse, de como os métodos de coleta de dados baseados em eventos podem enriquecer a pesquisa de espalhamento de nêutrons. "Os usuários de SNS podem aplicar força em uma liga para esticá-la até atingir seu ponto de ruptura. O experimento pode então progredir até a liga se fraturar enquanto os dados de nêutrons são coletados. Em seguida, os dados de eventos coletados podem ser divididos de acordo com as estatísticas ou mudança de força conforme precisava."

Grande parte da pesquisa da equipe está sendo aplicada a Mantid, uma colaboração internacional de instalações de espalhamento de nêutrons em todo o mundo que suporta computação de alto desempenho e visualização de dados científicos de materiais.