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Exploring physics at energies beyond the reach of human-built accelerators by studying cosmic rays requires an accurate reconstruction of their energy. At the highest energies, cosmic rays are indirectly measured by observing a shower of secondary particles produced by their interaction in the atmosphere. At the Pierre Auger Observatory, the energy of the primary particle is either reconstructed from measurements of the emitted fluorescence light, produced when secondary particles travel through the atmosphere, or shower particles detected with the surface detector at the ground. The surface detector comprises a triangular grid of water-Cherenkov detectors that measure the shower footprint at the ground level. With deep learning, large simulation data sets can be used to train neural networks for reconstruction purposes. In this work, we present an application of a neural network to estimate the energy of the primary particle from the surface detector data by exploiting the time structure of the particle footprint. When evaluating the precision of the method on air shower simulations, we find the potential to significantly reduce the composition bias compared to methods based on fitting the lateral signal distribution. Furthermore, we investigate possible biases arising from systematic differences between simulations and data.
Investigations of a novel energy estimator using deep learning for the surface detector of the Pierre Auger Observatory / Ellwanger, F.; Abdul Halim, A.; Abreu, P.; Aglietta, M.; Allekotte, I.; Almeida Cheminant, K.; Almela, A.; Aloisio, R.; Alvarez-Muniz, J.; Ammerman Yebra, J.; Anastasi, G. A.; Anchordoqui, L.; Andrada, B.; Andringa, S.; Aramo, C.; Araujo Ferreira, P. R.; Arnone, E.; Arteaga Velazquez, J. C.; Asorey, H.; Assis, P.; Avila, G.; Avocone, E.; Badescu, A. M.; Bakalova, A.; Balaceanu, A.; Barbato, F.; Bartz Mocellin, A.; Bellido, J. A.; Berat, C.; Bertaina, M. E.; Bhatta, G.; Bianciotto, M.; Biermann, P. L.; Binet, V.; Bismark, K.; Bister, T.; Biteau, J.; Blazek, J.; Bleve, C.; Blumer, J.; Bohacova, M.; Boncioli, D.; Bonifazi, C.; Bonneau Arbeletche, L.; Borodai, N.; Brack, J.; Brichetto Orchera, P. G.; Briechle, F. L.; Bueno, A.; Buitink, S.; Buscemi, M.; Busken, M.; Bwembya, A.; Caballero-Mora, K. S.; Cabana-Freire, S.; Caccianiga, L.; Caracas, I.; Caruso, R.; Castellina, A.; Catalani, F.; Cataldi, G.; Cazon, L.; Cerda, M.; Cermenati, A.; Chinellato, J. A.; Chudoba, J.; Chytka, L.; Clay, R. W.; Cobos Cerutti, A. C.; Colalillo, R.; Coleman, A.; Coluccia, M. R.; Conceicao, R.; Condorelli, A.; Consolati, G.; Conte, M.; Convenga, F.; Correia Dos Santos, D.; Costa, P. J.; Covault, C. E.; Cristinziani, M.; Cruz Sanchez, C. S.; Dasso, S.; Daumiller, K.; Dawson, B. R.; De Almeida, R. M.; De Jesus, J.; De Jong, S. J.; De Mello Neto, J. R. T.; De Mitri, I.; De Oliveira, J.; De Oliveira Franco, D.; De Palma, F.; De Souza, V.; De Vito, E.; Del Popolo, A.; Deligny, O.; Denner, N.; Deval, L.; Di Matteo, A.; Dobre, M.; Dobrigkeit, C.; D'Olivo, J. C.; Domingues Mendes, L. M.; Dos Anjos, J. C.; Dos Anjos, R. C.; Ebr, J.; Ellwanger, F.; Emam, M.; Engel, R.; Epicoco, I.; Erdmann, M.; Etchegoyen, A.; Evoli, C.; Falcke, H.; Farmer, J.; Farrar, G.; Fauth, A. C.; Fazzini, N.; Feldbusch, F.; Fenu, F.; Fernandes, A.; Fick, B.; Figueira, J. M.; Filipcic, A.; Fitoussi, T.; Flaggs, B.; Fodran, T.; Fujii, T.; Fuster, A.; Galea, C.; Galelli, C.; Garcia, B.; Gaudu, C.; Gemmeke, H.; Gesualdi, F.; Gherghel-Lascu, A.; Ghia, P. L.; Giaccari, U.; Giammarchi, M.; Glombitza, J.; Gobbi, F.; Gollan, F.; Golup, G.; Gomez Berisso, M.; Gomez Vitale, P. F.; Gongora, J. P.; Gonzalez, J. M.; Gonzalez, N.; Goos, I.; Gora, D.; Gorgi, A.; Gottowik, M.; Grubb, T. D.; Guarino, F.; Guedes, G. P.; Guido, E.; Hahn, S.; Hamal, P.; Hampel, M. R.; Hansen, P.; Harari, D.; Harvey, V. M.; Haungs, A.; Hebbeker, T.; Hojvat, C.; Horandel, J. R.; Horvath, P.; Hrabovsky, M.; Huege, T.; Insolia, A.; Isar, P. G.; Janecek, P.; Johnsen, J. A.; Jurysek, J.; Kaapa, A.; Kampert, K. H.; Keilhauer, B.; Khakurdikar, A.; Kizakke Covilakam, V. V.; Klages, H. O.; Kleifges, M.; Knapp, F.; Kunka, N.; Lago, B. L.; Langner, N.; Leigui De Oliveira, M. A.; Lema-Capeans, Y.; Lenok, V.; Letessier-Selvon, A.; Lhenry-Yvon, I.; Lo Presti, D.; Lopes, L.; Lu, L.; Luce, Q.; Lundquist, J. P.; Machado Payeras, A.; Majercakova, M.; Mandat, D.; Manning, B. C.; Mantsch, P.; Marafico, S.; Mariani, F. M.; Mariazzi, A. G.; Maris, I. C.; Marsella, G.; Martello, D.; Martinelli, S.; Martinez Bravo, O.; Martins, M. A.; Mastrodicasa, M.; Mathes, H. J.; Matthews, J.; Matthiae, G.; Mayotte, E.; Mayotte, S.; Mazur, P. O.; Medina-Tanco, G.; Meinert, J.; Melo, D.; Menshikov, A.; Merx, C.; Michal, S.; Micheletti, M. I.; Miramonti, L.; Mollerach, S.; Montanet, F.; Morejon, L.; Morello, C.; Muller, A. L.; Mulrey, K.; Mussa, R.; Muzio, M.; Namasaka, W. M.; Negi, S.; Nellen, L.; Nguyen, K.; Nicora, G.; Niculescu-Oglinzanu, M.; Niechciol, M.; Nitz, D.; Nosek, D.; Novotny, V.; Nozka, L.; Nucita, A.; Nunez, L. A.; Oliveira, C.; Palatka, M.; Pallotta, J.; Panja, S.; Parente, G.; Paulsen, T.; Pawlowsky, J.; Pech, M.; Pekala, J.; Pelayo, R.; Pereira, L. A. S.; Pereira Martins, E. E.; Perez Armand, J.; Perez Bertolli, C.; Perrone, L.; Petrera, S.; Petrucci, C.; Pierog, T.; Pimenta, M.; Platino, M.; Pont, B.; Pothast, M.; Pourmohammad Shahvar, M.; Privitera, P.; Prouza, M.; Puyleart, A.; Querchfeld, S.; Rautenberg, J.; Ravignani, D.; Reininghaus, M.; Ridky, J.; Riehn, F.; Risse, M.; Rizi, V.; Rodrigues De Carvalho, W.; Rodriguez, E.; Rodriguez Rojo, J.; Roncoroni, M. J.; Rossoni, S.; Roth, M.; Roulet, E.; Rovero, A. C.; Ruehl, P.; Saftoiu, A.; Saharan, M.; Salamida, F.; Salazar, H.; Salina, G.; Sanabria Gomez, J. D.; Sanchez, F.; Santos, E. M.; Santos, E.; Sarazin, F.; Sarmento, R.; Sato, R.; Savina, P.; Schafer, C. M.; Scherini, V.; Schieler, H.; Schimassek, M.; Schimp, M.; Schluter, F.; Schmidt, D.; Scholten, O.; Schoorlemmer, H.; Schovanek, P.; Schroder, F. G.; Schulte, J.; Schulz, T.; Sciutto, S. J.; Scornavacche, M.; Segreto, A.; Sehgal, S.; Shivashankara, S. U.; Sigl, G.; Silli, G.; Sima, O.; Simon, F.; Smau, R.; Smida, R.; Sommers, P.; Soriano, J. F.; Squartini, R.; Stadelmaier, M.; Stanca, D.; Stanic, S.; Stasielak, J.; Stassi, P.; Strahnz, S.; Straub, M.; Suarez-Duran, M.; Suomijarvi, T.; Supanitsky, A. D.; Svozilikova, Z.; Szadkowski, Z.; Tapia, A.; Taricco, C.; Timmermans, C.; Tkachenko, O.; Tobiska, P.; Todero Peixoto, C. J.; Tome, B.; Torres, Z.; Travaini, A.; Travnicek, P.; Trimarelli, C.; Tueros, M.; Unger, M.; Vaclavek, L.; Vacula, M.; Valdes Galicia, J. F.; Valore, L.; Varela, E.; Vasquez-Ramirez, A.; Veberic, D.; Ventura, C.; Vergara Quispe, I. D.; Verzi, V.; Vicha, J.; Vink, J.; Vlastimil, J.; Vorobiov, S.; Watanabe, C.; Watson, A. A.; Weindl, A.; Wiencke, L.; Wilczynski, H.; Wittkowski, D.; Wundheiler, B.; Yue, B.; Yushkov, A.; Zapparrata, O.; Zas, E.; Zavrtanik, D.; Zavrtanik, M.. - In: POS PROCEEDINGS OF SCIENCE. - ISSN 1824-8039. - 444:(2024), pp. 1-13. ( 38th International cosmic ray conference, ICRC 2023 Nagoya, Japan ) [10.22323/1.444.0275].
Investigations of a novel energy estimator using deep learning for the surface detector of the Pierre Auger Observatory
Ellwanger F.
;Abdul Halim A.;Abreu P.;Aglietta M.;Allekotte I.;Almeida Cheminant K.;Almela A.;Aloisio R.;Alvarez-Muniz J.;Ammerman Yebra J.;Anastasi G. A.;Anchordoqui L.;Andrada B.;Andringa S.;Aramo C.;Araujo Ferreira P. R.;Arnone E.;Arteaga Velazquez J. C.;Asorey H.;Assis P.;Avila G.;Avocone E.;Badescu A. M.;Bakalova A.;Balaceanu A.;Barbato F.;Bartz Mocellin A.;Bellido J. A.;Berat C.;Bertaina M. E.;Bhatta G.;Bianciotto M.;Biermann P. L.;Binet V.;Bismark K.;Bister T.;Biteau J.;Blazek J.;Bleve C.;Blumer J.;Bohacova M.;Boncioli D.;Bonifazi C.;Bonneau Arbeletche L.;Borodai N.;Brack J.;Brichetto Orchera P. G.;Briechle F. L.;Bueno A.;Buitink S.;Buscemi M.;Busken M.;Bwembya A.;Caballero-Mora K. S.;Cabana-Freire S.;Caccianiga L.;Caracas I.;Caruso R.;Castellina A.;Catalani F.;Cataldi G.;Cazon L.;Cerda M.;Cermenati A.;Chinellato J. A.;Chudoba J.;Chytka L.;Clay R. W.;Cobos Cerutti A. C.;Colalillo R.;Coleman A.;Coluccia M. R.;Conceicao R.;Condorelli A.;Consolati G.;Conte M.;Convenga F.;Correia dos Santos D.;Costa P. J.;Covault C. E.;Cristinziani M.;Cruz Sanchez C. S.;Dasso S.;Daumiller K.;Dawson B. R.;de Almeida R. M.;de Jesus J.;de Jong S. J.;de Mello Neto J. R. T.;De Mitri I.;de Oliveira J.;de Oliveira Franco D.;de Palma F.;de Souza V.;De Vito E.;Del Popolo A.;Deligny O.;Denner N.;Deval L.;di Matteo A.;Dobre M.;Dobrigkeit C.;D'Olivo J. C.;Domingues Mendes L. M.;dos Anjos J. C.;dos Anjos R. C.;Ebr J.;Ellwanger F.;Emam M.;Engel R.;Epicoco I.;Erdmann M.;Etchegoyen A.;Evoli C.;Falcke H.;Farmer J.;Farrar G.;Fauth A. C.;Fazzini N.;Feldbusch F.;Fenu F.;Fernandes A.;Fick B.;Figueira J. M.;Filipcic A.;Fitoussi T.;Flaggs B.;Fodran T.;Fujii T.;Fuster A.;Galea C.;Galelli C.;Garcia B.;Gaudu C.;Gemmeke H.;Gesualdi F.;Gherghel-Lascu A.;Ghia P. L.;Giaccari U.;Giammarchi M.;Glombitza J.;Gobbi F.;Gollan F.;Golup G.;Gomez Berisso M.;Gomez Vitale P. F.;Gongora J. P.;Gonzalez J. M.;Gonzalez N.;Goos I.;Gora D.;Gorgi A.;Gottowik M.;Grubb T. D.;Guarino F.;Guedes G. P.;Guido E.;Hahn S.;Hamal P.;Hampel M. R.;Hansen P.;Harari D.;Harvey V. M.;Haungs A.;Hebbeker T.;Hojvat C.;Horandel J. R.;Horvath P.;Hrabovsky M.;Huege T.;Insolia A.;Isar P. G.;Janecek P.;Johnsen J. A.;Jurysek J.;Kaapa A.;Kampert K. H.;Keilhauer B.;Khakurdikar A.;Kizakke Covilakam V. V.;Klages H. O.;Kleifges M.;Knapp F.;Kunka N.;Lago B. L.;Langner N.;Leigui de Oliveira M. A.;Lema-Capeans Y.;Lenok V.;Letessier-Selvon A.;Lhenry-Yvon I.;Lo Presti D.;Lopes L.;Lu L.;Luce Q.;Lundquist J. P.;Machado Payeras A.;Majercakova M.;Mandat D.;Manning B. C.;Mantsch P.;Marafico S.;Mariani F. M.;Mariazzi A. G.;Maris I. C.;Marsella G.;Martello D.;Martinelli S.;Martinez Bravo O.;Martins M. A.;Mastrodicasa M.;Mathes H. J.;Matthews J.;Matthiae G.;Mayotte E.;Mayotte S.;Mazur P. O.;Medina-Tanco G.;Meinert J.;Melo D.;Menshikov A.;Merx C.;Michal S.;Micheletti M. I.;Miramonti L.;Mollerach S.;Montanet F.;Morejon L.;Morello C.;Muller A. L.;Mulrey K.;Mussa R.;Muzio M.;Namasaka W. M.;Negi S.;Nellen L.;Nguyen K.;Nicora G.;Niculescu-Oglinzanu M.;Niechciol M.;Nitz D.;Nosek D.;Novotny V.;Nozka L.;Nucita A.;Nunez L. A.;Oliveira C.;Palatka M.;Pallotta J.;Panja S.;Parente G.;Paulsen T.;Pawlowsky J.;Pech M.;Pekala J.;Pelayo R.;Pereira L. A. S.;Pereira Martins E. E.;Perez Armand J.;Perez Bertolli C.;Perrone L.;Petrera S.;Petrucci C.;Pierog T.;Pimenta M.;Platino M.;Pont B.;Pothast M.;Pourmohammad Shahvar M.;Privitera P.;Prouza M.;Puyleart A.;Querchfeld S.;Rautenberg J.;Ravignani D.;Reininghaus M.;Ridky J.;Riehn F.;Risse M.;Rizi V.;Rodrigues de Carvalho W.;Rodriguez E.;Rodriguez Rojo J.;Roncoroni M. J.;Rossoni S.;Roth M.;Roulet E.;Rovero A. C.;Ruehl P.;Saftoiu A.;Saharan M.;Salamida F.;Salazar H.;Salina G.;Sanabria Gomez J. D.;Sanchez F.;Santos E. M.;Santos E.;Sarazin F.;Sarmento R.;Sato R.;Savina P.;Schafer C. M.;Scherini V.;Schieler H.;Schimassek M.;Schimp M.;Schluter F.;Schmidt D.;Scholten O.;Schoorlemmer H.;Schovanek P.;Schroder F. G.;Schulte J.;Schulz T.;Sciutto S. J.;Scornavacche M.;Segreto A.;Sehgal S.;Shivashankara S. U.;Sigl G.;Silli G.;Sima O.;Simon F.;Smau R.;Smida R.;Sommers P.;Soriano J. F.;Squartini R.;Stadelmaier M.;Stanca D.;Stanic S.;Stasielak J.;Stassi P.;Strahnz S.;Straub M.;Suarez-Duran M.;Suomijarvi T.;Supanitsky A. D.;Svozilikova Z.;Szadkowski Z.;Tapia A.;Taricco C.;Timmermans C.;Tkachenko O.;Tobiska P.;Todero Peixoto C. J.;Tome B.;Torres Z.;Travaini A.;Travnicek P.;Trimarelli C.;Tueros M.;Unger M.;Vaclavek L.;Vacula M.;Valdes Galicia J. F.;Valore L.;Varela E.;Vasquez-Ramirez A.;Veberic D.;Ventura C.;Vergara Quispe I. D.;Verzi V.;Vicha J.;Vink J.;Vlastimil J.;Vorobiov S.;Watanabe C.;Watson A. A.;Weindl A.;Wiencke L.;Wilczynski H.;Wittkowski D.;Wundheiler B.;Yue B.;Yushkov A.;Zapparrata O.;Zas E.;Zavrtanik D.;Zavrtanik M.
2024
Abstract
Exploring physics at energies beyond the reach of human-built accelerators by studying cosmic rays requires an accurate reconstruction of their energy. At the highest energies, cosmic rays are indirectly measured by observing a shower of secondary particles produced by their interaction in the atmosphere. At the Pierre Auger Observatory, the energy of the primary particle is either reconstructed from measurements of the emitted fluorescence light, produced when secondary particles travel through the atmosphere, or shower particles detected with the surface detector at the ground. The surface detector comprises a triangular grid of water-Cherenkov detectors that measure the shower footprint at the ground level. With deep learning, large simulation data sets can be used to train neural networks for reconstruction purposes. In this work, we present an application of a neural network to estimate the energy of the primary particle from the surface detector data by exploiting the time structure of the particle footprint. When evaluating the precision of the method on air shower simulations, we find the potential to significantly reduce the composition bias compared to methods based on fitting the lateral signal distribution. Furthermore, we investigate possible biases arising from systematic differences between simulations and data.
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.