Dans un réservoir d'eau pure, les particules se déplaçant plus vite que la lumière dans ce milieu laissent des éclairs bleutés — comme un avion franchissant le mur du son produit un bang. Grâce à ces éclairs, on peut identifier le visiteur : un quantum gamma ou un neutron. La tâche n'est pas triviale : aux frontières et dans les entrepôts, il faut rapidement distinguer un chargement radioactif inoffensif d'un matériau utilisable pour fabriquer une arme.

D'abord, un simple seuil physique fonctionne. Les rayons gamma du cobalt-60 et du césium-137 donnent des énergies inférieures à 2,62 MeV, tandis que les neutrons de la source d'américium-béryllium donnent des énergies supérieures. Tout ce qui est en dessous du seuil est une source gamma pure, et il n'y a pas besoin de compliquer les choses. Mais que faire si l'énergie est supérieure au seuil, mais que la source n'est pas neutronique ? C'est là qu'intervient la deuxième étape.

Trois algorithmes — Bagging, CatBoost et perceptron multicouche — examinent la forme de l'éclair dans le temps. Un neutron produit un éclair plus « étalé », un gamma un éclair net. Les modèles votent, et la réponse globale est précise dans 81,6 % des cas, avec une aire sous la courbe ROC de 0,921. Une telle équipe est plus fiable qu'une méthode unique.

L'eau est un matériau bon marché et sûr, et l'algorithme est explicable : d'abord la physique, puis l'apprentissage automatique. C'est important pour les inspecteurs qui doivent faire confiance à l'appareil. L'approche hybride peut être étendue à de plus grands réservoirs et utilisée dans les ports, les aéroports et les installations nucléaires.