Descrizione del progetto
Gli algoritmi di apprendimento automatico riusciranno a rilevare rapidamente i segnali dei neutrini nei dati sperimentali
Il rivelatore di neutrini IceCube è il primo rilevatore di questo genere. Sepolto sotto la superficie del Polo Sud a una profondità di circa 2,5 chilometri che abbraccia circa un chilometro cubico di ghiaccio, il rilevatore cerca particelle neutre quasi prive di massa chiamate neutrini. Sebbene questi rappresentino una delle particelle più abbondanti nell’universo, i neutrini sono estremamente difficili da rilevare a causa della loro mancanza di reattività con la materia. Il rilevamento dipende non solo dall’infrastruttura fisica di IceCube, ma anche dagli algoritmi di dati che cercano segnali spia della presenza dei neutrini. Il progetto GraphNeT, finanziato dall’UE, si sta occupando di sviluppare algoritmi sofisticati di apprendimento automatico che potrebbero migliorare di 10 volte il rilevamento di particelle e di 10 000 volte la velocità di analisi. Inoltre, altri esperimenti nell’ambito della fisica potrebbero trarre beneficio da questi strumenti potenti e veloci.
Obiettivo
While it is currently undergoing rapid developments, the neutrino sector still has many open questions: the neutrino mass
hierarchy is not known, several parameters of the PMNS matrix are poorly constrained, and the inability to explain the nonzero neutrino masses is a clear indication of physics beyond the Standard Model. Neutrino oscillation experiments at the
IceCube Neutrino Observatory may be able to address these fundamental questions, but the reconstruction of neutrino
interactions in the detector is a challenge which urgently needs to be addressed: the current reconstruction algorithm is
prohibitively time-consuming, cannot account for all known optical anisotropies in the ice, and cannot make full use of all of
the information from new modules in the IceCube Upgrade due to excessive computing time and memory requirements. This
project proposes graph convolutional neural networks (GCN) as a machine learning paradigm excellently suited for neutrino
telescope experiments, with potential to revolutionise reconstruction in IceCube. GCNs impose no structural requirements on
data, requiring only a concept of adjacency, naturally afforded by the spatial, temporal, and causal separation of hits in the
detector. With expected improvements in particle identification of a factor of 10 compared to analytical methods and a factor
10,000 speed-up in reconstruction, GCN-based reconstruction will be developed and implemented in the IceCube-DeepCore
oscillation analysis, to better measure PMNS parameters by improving the atmospheric muon background rejection and
performing per-flavour event categorisation. Powerful and fast GCN-based reconstruction will benefit several physics
analyses in IceCube --- and possibly ANTARES, KM3NeT, and Baikal-GVD --- and help answer the open questions in the
neutrino sector. Finally, the possibility for private and public sector partners to benefit from these high-performance GCN
tools will be explored through intersectional partnerships.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
- scienze naturali scienze fisiche fisica teoretica fisica delle particelle neutrini
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale intelligenza computazionale
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Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMMA PRINCIPALE
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo programma -
H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo programma
Argomento(i)
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Meccanismo di finanziamento
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-IF-2019
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Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
1165 KOBENHAVN
Danimarca
I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.