Zusammenfassung - Maschinenlernwerkzeuge für das IceCube-Gen2 Optische Array

Maschinenlernwerkzeuge für das IceCube-Gen2 Optische Array

2025-07-10 15:21:34

{"Francisco Javier Vara Carbonell","Jonas Selter"}

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Die IceCube-Gen2-Kollaboration erforscht die Verwendung von Neuronale Netze (NNs), um die Fähigkeiten des IceCube-Gen2-Observatoriums zu verbessern, das eine planbare High-Energy-Erweiterung des aktuellen IceCube-Teleskops ist. Das neue Observatorium wird optische Sensoren mit mehreren Photomultiplikatoren (PMTs) zur besseren Empfindlichkeit und omnidirektionalen Detektion umfassen. Dieses Papier stellt drei Schlüsselanwendungen von Neuronale Netze in der IceCube-Gen2-Optik-Ausbreitung vor: 1. **Simulation des optischen Moduls**: Ein neuronales Netz wird verwendet, um die Photon-Akzeptanz der neuen optischen Module zu simulieren, wobei ihre inherenten Symmetrien und Wellenlängenabhängigkeit berücksichtigt werden. Dieser Ansatz liefert ein genaueres Modell als die aktuelle analytische Annäherung und erfängt die Asymmetrien und Wellenlängenabhängigkeit der Photon-Angular-Akzeptanz der Module. 2. **Neutrino-Rekonstruktion**: Neuronale Netze werden zur Rekonstruktion der Richtung von Neutronen mithilfe des in-ice optischen Arrays verwendet. Die Studie vergleicht zwei Ansätze: eine 3D von Mises-Fisher (3D-vMF)-Verteilung und bedingte Normalisierungsflüsse. Die bedingten Normalisierungsflüsse zeigen vielversprechende Ergebnisse, insbesondere für hochenergetische Ereignisse, mit subgradischer Winkelaufgelösung und zuverlässigen asymmetrischen Unsicherheitskonturen. 3. **Rauschenbereinigung**: Ein Graph-Neuronales Netz (GNN) wird zur Rauschenbereinigung in den optischen Modulen verwendet. Der auf dem GNN basierende Ansatz unterdrückt mehr als 99% der durch radioaktive Zerfälle im DOM-Glas erzeugten Rauschpulse im Vergleich zu etwa 70% für das klassische SRT-Algorithmus, während ähnliche Signalinformationen beibehalten werden. Diese Forschung zeigt das Potenzial von Neuronale Netze, die Leistung des IceCube-Gen2-Observatoriums zu verbessern, indem genauere Simulationen, Rekonstruktionen und Rauschenbereinigungen bereitgestellt werden. Zukunftliche Arbeiten werden diese Techniken auf Ereignisklassifikation und Energierekonstruktion ausweiten, um eine vollständige Ereignis-Auswahlkette für Analysestudien anzustreben.