Attenzione: i dati modificati non sono ancora stati salvati. Per confermare inserimenti o cancellazioni di voci è necessario confermare con il tasto SALVA/INSERISCI in fondo alla pagina
Catalogo dei prodotti della ricerca
To understand the physics of cosmic rays at the highest energies, it is mandatory to have an accurate knowledge of their mass composition. Since the mass of the primary particles cannot be measured directly, we have to rely on the analysis of mass-sensitive observables to gain insights into this composition. A promising observable for this purpose is the number of muons at the ground relative to that of an air shower induced by a proton primary of the same energy and inclination angle, commonly referred to as the relative muon number Rµ. Due to the complexity of shower footprints, the extraction of Rµ from measurements is a challenging task and intractable to solve using analytic approaches. We, therefore, reconstruct Rµ by exploiting the spatial and temporal information of the signals induced by shower particles using neural networks. Using this data-driven approach permits us to tackle this task without the need of modeling the underlying physics and, simultaneously, gives us insights into the feasibility of such an approach. In this contribution, we summarize the progress of the deep-learning-based approach to estimate Rµ using simulated surface detector data of the Pierre Auger Observatory. Instead of using single architecture, we present different network designs verifying that they reach similar results. Moreover, we demonstrate the potential for estimating Rµ using the scintillator surface detector of the AugerPrime upgrade.
Reconstruction of muon number of air showers with the surface detector of the Pierre Auger Observatory using neural networks / Hahn, S. T.; 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 ) [10.22323/1.444.0318].
Reconstruction of muon number of air showers with the surface detector of the Pierre Auger Observatory using neural networks
Hahn S. T.
;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
To understand the physics of cosmic rays at the highest energies, it is mandatory to have an accurate knowledge of their mass composition. Since the mass of the primary particles cannot be measured directly, we have to rely on the analysis of mass-sensitive observables to gain insights into this composition. A promising observable for this purpose is the number of muons at the ground relative to that of an air shower induced by a proton primary of the same energy and inclination angle, commonly referred to as the relative muon number Rµ. Due to the complexity of shower footprints, the extraction of Rµ from measurements is a challenging task and intractable to solve using analytic approaches. We, therefore, reconstruct Rµ by exploiting the spatial and temporal information of the signals induced by shower particles using neural networks. Using this data-driven approach permits us to tackle this task without the need of modeling the underlying physics and, simultaneously, gives us insights into the feasibility of such an approach. In this contribution, we summarize the progress of the deep-learning-based approach to estimate Rµ using simulated surface detector data of the Pierre Auger Observatory. Instead of using single architecture, we present different network designs verifying that they reach similar results. Moreover, we demonstrate the potential for estimating Rµ using the scintillator surface detector of the AugerPrime upgrade.
Tipologia:
Versione editoriale (versione pubblicata con il layout dell'editore)
Licenza:
Creative commons
Dimensione
934.55 kB
Formato
Adobe PDF
934.55 kB
Adobe PDF
I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11573/1752635
Citazioni
ND
0
ND
social impact
Conferma cancellazione
Sei sicuro che questo prodotto debba essere cancellato?
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.