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
KM3NeT/ORCA is a large-volume water-Cherenkov neutrino detector, currently under construction at the bottom of the Mediterranean Sea at a depth of 2450 meters. The main research goal of ORCA is the measurement of the neutrino mass ordering and the atmospheric neutrino oscillation parameters. Additionally, the detector is also sensitive to a wide variety of phenomena including non-standard neutrino interactions, sterile neutrinos, and neutrino decay. This contribution describes the use of a machine learning framework for building Deep Neural Networks (DNN) which combine multiple energy estimates to generate a more precise reconstructed neutrino energy. The model is optimized to improve the oscillation analysis based on a data sample of 433 kton-years of KM3NeT/ORCA with 6 detection units. The performance of the model is evaluated by determining the sensitivity to oscillation parameters in comparison with the standard energy reconstruction method of maximizing a likelihood function. The results show that the DNN is able to provide a better energy estimate with lower bias in the context of oscillation analyses.
Deep Neural Networks for combined neutrino energy estimate with KM3NeT/ORCA6 / Martinez, S. P.; Aiello, S.; Albert, A.; Alves Garre, S.; Aly, Z.; Ambrosone, A.; Ameli, F.; Andre, M.; Androutsou, E.; Anguita, M.; Aphecetche, L.; Ardid, M.; Ardid, S.; Atmani, H.; Aublin, J.; Bailly-Salins, L.; Bardacova, Z.; Baret, B.; Bariego-Quintana, A.; Basegmez Du Pree, S.; Becherini, Y.; Bendahman, M.; Benfenati, F.; Benhassi, M.; Benoit, D. M.; Berbee, E.; Bertin, V.; Biagi, S.; Boettcher, M.; Bonanno, D.; Boumaaza, J.; Bouta, M.; Bouwhuis, M.; Bozza, C.; Bozza, R. M.; Branzas, H.; Bretaudeau, F.; Bruijn, R.; Brunner, J.; Bruno, R.; Buis, E.; Buompane, R.; Busto, J.; Caiffi, B.; Calvo, D.; Campion, S.; Capone, A.; Carenini, F.; Carretero, V.; Cartraud, T.; Castaldi, P.; Cecchini, V.; Celli, S.; Cerisy, L.; Chabab, M.; Chadolias, M.; Chen, A.; Cherubini, S.; Chiarusi, T.; Circella, M.; Cocimano, R.; Coelho, J. A. B.; Coleiro, A.; Coniglione, R.; Coyle, P.; Creusot, A.; Cruz, A.; Cuttone, G.; Dallier, R.; Darras, Y.; De Benedittis, A.; De Martino, B.; Decoene, V.; Del Burgo, R.; Di Cerbo, U. M.; Di Mauro, L. S.; Di Palma, I.; Diaz, A. F.; Diaz, C.; Diego-Tortosa, D.; Distefano, C.; Domi, A.; Donzaud, C.; Dornic, D.; Dorr, M.; Drakopoulou, E.; Drouhin, D.; Dvornicky, R.; Eberl, T.; Eckerova, E.; Eddymaoui, A.; Van Eeden, T.; Eff, M.; Van Eijk, D.; El Bojaddaini, I.; El Hedri, S.; Enzenhofer, A.; Ferrara, G.; Filipovic, M. D.; Filippini, F.; Franciotti, D.; Fusco, L. A.; Gabriel, J.; Gagliardini, S.; Gal, T.; Garcia Mendez, J.; Garcia Soto, A.; Gatius Oliver, C.; Geisselbrecht, N.; Ghaddari, H.; Gialanella, L.; Gibson, B. K.; Giorgio, E.; Goos, I.; Goupilliere, D.; Gozzini, S. R.; Gracia, R.; Graf, K.; Guidi, C.; Guillon, B.; Gutierrez, M.; Van Haren, H.; Heijboer, A.; Hekalo, A.; Hennig, L.; Hernandez-Rey, J. J.; Huang, F.; Idrissi Ibnsalih, W.; Illuminati, G.; James, C. W.; De Jong, M.; De Jong, P.; Jung, B. J.; Kalaczynski, P.; Kalekin, O.; Katz, U. F.; Khan Chowdhury, N. R.; Khatun, A.; Kistauri, G.; Kopper, C.; Kouchner, A.; Kulikovskiy, V.; Kvatadze, R.; Labalme, M.; Lahmann, R.; Larosa, G.; Lastoria, C.; Lazo, A.; Le Stum, S.; Lehaut, G.; Leonora, E.; Lessing, N.; Levi, G.; Lindsey Clark, M.; Longhitano, F.; Majumdar, J.; Malerba, L.; Mamedov, F.; Manczak, J.; Manfreda, A.; Marconi, M.; Margiotta, A.; Marinelli, A.; Markou, C.; Martin, L.; Martinez-Mora, J. A.; Marzaioli, F.; Mastrodicasa, M.; Mastroianni, S.; Micciche, S.; Miele, G.; Migliozzi, P.; Migneco, E.; Mitsou, M. L.; Mollo, C. M.; Morales-Gallegos, L.; Morley-Wong, C.; Moussa, A.; Mozun Mateo, I.; Muller, R.; Musone, M. R.; Musumeci, M.; Nauta, L.; Navas, S.; Nayerhoda, A.; Nicolau, C. A.; Nkosi, B.; Fearraigh, B. O.; Oliviero, V.; Orlando, A.; Oukacha, E.; Paesani, D.; Palacios Gonzalez, J.; Papalashvili, G.; Parisi, V.; Pastor Gomez, E. J.; Paun, A. M.; Pavalas, G. E.; Pena Martinez, S.; Perrin-Terrin, M.; Perronnel, J.; Pestel, V.; Pestes, R.; Piattelli, P.; Poire, C.; Popa, V.; Pradier, T.; Pulvirenti, S.; Quemener, G.; Quiroz, C.; Rahaman, U.; Randazzo, N.; Randriatoamanana, R.; Razzaque, S.; Rea, I. C.; Real, D.; Reck, S.; Riccobene, G.; Robinson, J.; Romanov, A.; Saina, A.; Salesa Greus, F.; Samtleben, D. F. E.; Sanchez Losa, A.; Sanfilippo, S.; Sanguineti, M.; Santonastaso, C.; Santonocito, D.; Sapienza, P.; Schnabel, J.; Schumann, J.; Schutte, H. M.; Seneca, J.; Sennan, N.; Setter, B.; Sgura, I.; Shanidze, R.; Shitov, Y.; Simkovic, F.; Simonelli, A.; Sinopoulou, A.; Smirnov, M. V.; Spisso, B.; Spurio, M.; Stavropoulos, D.; Stekl, I.; Taiuti, M.; Tayalati, Y.; Tedjditi, H.; Thiersen, H.; Tosta E Melo, I.; Trocme, B.; Tsourapis, V.; Tzamariudaki, E.; Vacheret, A.; Valsecchi, V.; Van Elewyck, V.; Vannoye, G.; Vasileiadis, G.; Vazquez De Sola, F.; Verilhac, C.; Veutro, A.; Viola, S.; Vivolo, D.; Wilms, J.; De Wolf, E.; Yepes-Ramirez, H.; Zarpapis, G.; Zavatarelli, S.; Zegarelli, A.; Zito, D.; Zornoza, J. D.; Zuniga, J.; Zywucka, N.. - 444:(2024). ( 38th International Cosmic Ray Conference, ICRC 2023 Nagoya, Japan ) [10.22323/1.444.1035].
Deep Neural Networks for combined neutrino energy estimate with KM3NeT/ORCA6
Martinez S. P.;Aiello S.;Albert A.;Alves Garre S.;Aly Z.;Ambrosone A.;Ameli F.;Andre M.;Androutsou E.;Anguita M.;Aphecetche L.;Ardid M.;Ardid S.;Atmani H.;Aublin J.;Bailly-Salins L.;Bardacova Z.;Baret B.;Bariego-Quintana A.;Basegmez du Pree S.;Becherini Y.;Bendahman M.;Benfenati F.;Benhassi M.;Benoit D. M.;Berbee E.;Bertin V.;Biagi S.;Boettcher M.;Bonanno D.;Boumaaza J.;Bouta M.;Bouwhuis M.;Bozza C.;Bozza R. M.;Branzas H.;Bretaudeau F.;Bruijn R.;Brunner J.;Bruno R.;Buis E.;Buompane R.;Busto J.;Caiffi B.;Calvo D.;Campion S.;Capone A.;Carenini F.;Carretero V.;Cartraud T.;Castaldi P.;Cecchini V.;Celli S.;Cerisy L.;Chabab M.;Chadolias M.;Chen A.;Cherubini S.;Chiarusi T.;Circella M.;Cocimano R.;Coelho J. A. B.;Coleiro A.;Coniglione R.;Coyle P.;Creusot A.;Cruz A.;Cuttone G.;Dallier R.;Darras Y.;De Benedittis A.;De Martino B.;Decoene V.;Del Burgo R.;Di Cerbo U. M.;Di Mauro L. S.;Di Palma I.;Diaz A. F.;Diaz C.;Diego-Tortosa D.;Distefano C.;Domi A.;Donzaud C.;Dornic D.;Dorr M.;Drakopoulou E.;Drouhin D.;Dvornicky R.;Eberl T.;Eckerova E.;Eddymaoui A.;van Eeden T.;Eff M.;van Eijk D.;El Bojaddaini I.;El Hedri S.;Enzenhofer A.;Ferrara G.;Filipovic M. D.;Filippini F.;Franciotti D.;Fusco L. A.;Gabriel J.;Gagliardini S.;Gal T.;Garcia Mendez J.;Garcia Soto A.;Gatius Oliver C.;Geisselbrecht N.;Ghaddari H.;Gialanella L.;Gibson B. K.;Giorgio E.;Goos I.;Goupilliere D.;Gozzini S. R.;Gracia R.;Graf K.;Guidi C.;Guillon B.;Gutierrez M.;van Haren H.;Heijboer A.;Hekalo A.;Hennig L.;Hernandez-Rey J. J.;Huang F.;Idrissi Ibnsalih W.;Illuminati G.;James C. W.;de Jong M.;de Jong P.;Jung B. J.;Kalaczynski P.;Kalekin O.;Katz U. F.;Khan Chowdhury N. R.;Khatun A.;Kistauri G.;Kopper C.;Kouchner A.;Kulikovskiy V.;Kvatadze R.;Labalme M.;Lahmann R.;Larosa G.;Lastoria C.;Lazo A.;Le Stum S.;Lehaut G.;Leonora E.;Lessing N.;Levi G.;Lindsey Clark M.;Longhitano F.;Majumdar J.;Malerba L.;Mamedov F.;Manczak J.;Manfreda A.;Marconi M.;Margiotta A.;Marinelli A.;Markou C.;Martin L.;Martinez-Mora J. A.;Marzaioli F.;Mastrodicasa M.;Mastroianni S.;Micciche S.;Miele G.;Migliozzi P.;Migneco E.;Mitsou M. L.;Mollo C. M.;Morales-Gallegos L.;Morley-Wong C.;Moussa A.;Mozun Mateo I.;Muller R.;Musone M. R.;Musumeci M.;Nauta L.;Navas S.;Nayerhoda A.;Nicolau C. A.;Nkosi B.;Fearraigh B. O.;Oliviero V.;Orlando A.;Oukacha E.;Paesani D.;Palacios Gonzalez J.;Papalashvili G.;Parisi V.;Pastor Gomez E. J.;Paun A. M.;Pavalas G. E.;Pena Martinez S.;Perrin-Terrin M.;Perronnel J.;Pestel V.;Pestes R.;Piattelli P.;Poire C.;Popa V.;Pradier T.;Pulvirenti S.;Quemener G.;Quiroz C.;Rahaman U.;Randazzo N.;Randriatoamanana R.;Razzaque S.;Rea I. C.;Real D.;Reck S.;Riccobene G.;Robinson J.;Romanov A.;Saina A.;Salesa Greus F.;Samtleben D. F. E.;Sanchez Losa A.;Sanfilippo S.;Sanguineti M.;Santonastaso C.;Santonocito D.;Sapienza P.;Schnabel J.;Schumann J.;Schutte H. M.;Seneca J.;Sennan N.;Setter B.;Sgura I.;Shanidze R.;Shitov Y.;Simkovic F.;Simonelli A.;Sinopoulou A.;Smirnov M. V.;Spisso B.;Spurio M.;Stavropoulos D.;Stekl I.;Taiuti M.;Tayalati Y.;Tedjditi H.;Thiersen H.;Tosta e Melo I.;Trocme B.;Tsourapis V.;Tzamariudaki E.;Vacheret A.;Valsecchi V.;Van Elewyck V.;Vannoye G.;Vasileiadis G.;Vazquez de Sola F.;Verilhac C.;Veutro A.;Viola S.;Vivolo D.;Wilms J.;de Wolf E.;Yepes-Ramirez H.;Zarpapis G.;Zavatarelli S.;Zegarelli A.;Zito D.;Zornoza J. D.;Zuniga J.;Zywucka N.
2024
Abstract
KM3NeT/ORCA is a large-volume water-Cherenkov neutrino detector, currently under construction at the bottom of the Mediterranean Sea at a depth of 2450 meters. The main research goal of ORCA is the measurement of the neutrino mass ordering and the atmospheric neutrino oscillation parameters. Additionally, the detector is also sensitive to a wide variety of phenomena including non-standard neutrino interactions, sterile neutrinos, and neutrino decay. This contribution describes the use of a machine learning framework for building Deep Neural Networks (DNN) which combine multiple energy estimates to generate a more precise reconstructed neutrino energy. The model is optimized to improve the oscillation analysis based on a data sample of 433 kton-years of KM3NeT/ORCA with 6 detection units. The performance of the model is evaluated by determining the sensitivity to oscillation parameters in comparison with the standard energy reconstruction method of maximizing a likelihood function. The results show that the DNN is able to provide a better energy estimate with lower bias in the context of oscillation analyses.
Tipologia:
Versione editoriale (versione pubblicata con il layout dell'editore)
Licenza:
Creative commons
Dimensione
397.33 kB
Formato
Adobe PDF
397.33 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/11573/1752857
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.