Descripción del proyecto
Neutrinos de energía ultraelevada para aumentar la tasa de detección
La detección de neutrinos de energía ultraelevada (UHE, E > 10^17 eV) constituye un gran avance en la física de astropartículas ya que, hasta el momento, la detección por radio era el único método disponible para esas energías. Sin embargo, debido a su bajo flujo, solo se podrán detectar unos pocos sucesos de este tipo al año, incluso en las grandes instalaciones como el futuro observatorio de neutrinos IceCube-Gen2 en el Polo Sur. El objetivo del proyecto NuRadioOpt, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, es mejorar los detectores de neutrinos de UHE duplicando la tasa de detección y mejorando la calidad de los sucesos mediante el aprendizaje profundo y la programación diferencial. En este sentido, se sustituirán los activadores tradicionales basados en umbrales por redes neuronales, lo cual posibilitará mayores índices de detección sin costes sustanciales de «hardware». El equipo del proyecto optimizará la determinación de la dirección y la energía de los neutrinos, lo que encaja perfectamente con los objetivos de la futura instalación IceCube-Gen2.
Objetivo
Detection of neutrinos at ultra-high energies (UHE, E >10^17eV) would be one of the most important breakthroughs in astroparticle physics in the 21st century and would open a new window to the most violent phenomena in our universe. Radio detection remains the only viable technique at these energies.
However, owing to the expected small flux of UHE neutrinos, the detection rate will be small, with just a handful of events per year, even for large future facilities like the IceCube-Gen2 neutrino observatory at the South Pole.
In this project, I will enhance the science capabilities of UHE neutrino detectors substantially by increasing the detection rate of neutrinos and improving the quality of each detected event, using recent advances in deep learning and differential programming. I will replace the threshold-based trigger foreseen for future detectors with neural networks, increasing the detection rate of UHE neutrinos by a factor of two at negligible additional hardware costs. I will perform an end-to-end optimization using differential programming and deep learning to improve the determination of the neutrino direction and energy.
My previous work on developing state-of-the-art MC simulation codes, my experience in data analysis, designing reconstruction algorithms and deep learning, and my leadership role in IceCube-Gen2 will enable this ERC project.
The timing of this project is perfect for influencing IceCube-Gen2 - the largest facility for astroparticle physics with neutrinos for the next decade - whose construction is planned to start in 2027. With this ERC project, IceCube-Gen2 will be able to expedite the discovery of UHE neutrino fluxes by up to a factor of five, see sources from deeper in our Universe increasing the observable volume by a factor of three, and measure the neutrino-nucleon cross-section at EeV energies with 3x smaller uncertainty. Hence, NuRadioOpt will substantially increase the capabilities of future observatories for UHE neutrinos.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. La clasificación de este proyecto ha sido validada por su equipo.
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Palabras clave
Programa(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Régimen de financiación
HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstitución de acogida
751 05 Uppsala
Suecia