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The KM3NeT research infrastructure is currently under construction at two locations in the Mediterranean Sea. The KM3NeT/ORCA water-Cherenkov neutrino detector off the French coast will instrument several megatons of seawater with photosensors. Its main objective is the determination of the neutrino mass ordering. This work aims at demonstrating the general applicability of deep convolutional neural networks to neutrino telescopes, using simulated datasets for the KM3NeT/ORCA detector as an example. To this end, the networks are employed to achieve reconstruction and classification tasks that constitute an alternative to the analysis pipeline presented for KM3NeT/ORCA in the KM3NeT Letter of Intent. They are used to infer event reconstruction estimates for the energy, the direction, and the interaction point of incident neutrinos. The spatial distribution of Cherenkov light generated by charged particles induced in neutrino interactions is classified as shower- or track-like, and the main background processes associated with the detection of atmospheric neutrinos are recognized. Performance comparisons to machine-learning classification and maximum-likelihood reconstruction algorithms previously developed for KM3NeT/ORCA are provided. It is shown that this application of deep convolutional neural networks to simulated datasets for a large-volume neutrino telescope yields competitive reconstruction results and performance improvements with respect to classical approaches.
Event reconstruction for KM3NeT/ORCA using convolutional neural networks / Aiello, S.; Albert, A.; Garre, S. Alves; Aly, Z.; Ameli, F.; Andre, M.; Androulakis, G.; Anghinolfi, M.; Anguita, M.; Anton, G.; Ardid, M.; Aublin, J.; Bagatelas, C.; Barbarino, G.; Baret, B.; Pree, S. Basegmez du; Bendahman, M.; Berbee, E.; van den Berg, A. M.; Bertin, V.; Biagi, S.; Biagioni, A.; Bissinger, M.; Boettcher, M.; Boumaaza, J.; Bouta, M.; Bouwhuis, M.; Bozza, C.; Brânzaş, H.; Bruijn, R.; Brunner, J.; Buis, E.; Buompane, R.; Busto, J.; Caiffi, B.; Calvo, D.; Capone, A.; Carretero, V.; Castaldi, P.; Celli, S.; Chabab, M.; Chau, N.; Chen, A.; Cherubini, S.; Chiarella, V.; Chiarusi, T.; Circella, M.; Cocimano, R.; Coelho, J. A. B.; Coleiro, A.; Molla, M. Colomer; Coniglione, R.; Coyle, P.; Creusot, A.; Cuttone, G.; D'Onofrio, A.; Dallier, R.; Palma, M. De; Palma, I. Di; Díaz, A. F.; Diego-Tortosa, D.; Distefano, C.; Domi, A.; Donà, R.; Donzaud, C.; Dornic, D.; Dörr, M.; Drouhin, D.; Eberl, T.; Eddyamoui, A.; Eeden, T. van; Eijk, D. van; Bojaddaini, I. El; Elsaesser, D.; Enzenhöfer, A.; Roselló, V. Espinosa; Fermani, P.; Ferrara, G.; Filipović, M. D.; Filippini, F.; Fusco, L. A.; Gabella, O.; Gal, T.; Soto, A. Garcia; Garufi, F.; Gatelet, Y.; Geißelbrecht, N.; Gialanella, L.; Giorgio, E.; Gozzini, S. R.; Gracia, R.; Graf, K.; Grasso, D.; Grella, G.; Guderian, D.; Guidi, C.; Hallmann, S.; Hamdaoui, H.; Haren, H. van; Heijboer, A.; Hekalo, A.; Hernández-Rey, J. J.; Hofestädt, J.; Huang, F.; Ibnsalih, W. Idrissi; Illuminati, G.; James, C. W.; de Jong, M.; de Jong, P.; Jung, B. J.; Kadler, M.; Kalaczyński, P.; Kalekin, O.; Katz, U. F.; Chowdhury, N. R Khan; Kistauri, G.; Knaap, F. van der; Koffeman, E. N.; Kooijman, P.; Kouchner, A.; Kreter, M.; Kulikovskiy, V.; Lahmann, R.; Larosa, G.; Breton, R. Le; Leonardi, O.; Leone, F.; Leonora, E.; Levi, G.; Lincetto, M.; Clark, M. Lindsey; Lipreau, T.; Lonardo, A.; Longhitano, F.; Lopez-Coto, D.; Maderer, L.; Mańczak, J.; Mannheim, K.; Margiotta, A.; Marinelli, A.; Markou, C.; Martin, L.; Martínez-Mora, J. A.; Martini, A.; Marzaioli, F.; Mastroianni, S.; Mazzou, S.; Melis, K. W.; Miele, G.; Migliozzi, P.; Migneco, E.; Mijakowski, P.; Miranda, L. S.; Mollo, C. M.; Morganti, M.; Moser, M.; Moussa, A.; Muller, R.; Musumeci, M.; Nauta, L.; Navas, S.; Nicolau, C. A.; Ó Fearraigh, B.; Organokov, M.; Orlando, A.; Papalashvili, G.; Papaleo, R.; Pastore, C.; Păun, A. M.; Păvălaş, G. E.; Pellegrino, C.; Perrin-Terrin, M.; Piattelli, P.; Pieterse, C.; Pikounis, K.; Pisanti, O.; Poirè, C.; Popa, V.; Post, M.; Pradier, T.; Pühlhofer, G.; Pulvirenti, S.; Rabyang, O.; Raffaelli, F.; Randazzo, N.; Rapicavoli, A.; Razzaque, S.; Real, D.; Reck, S.; Riccobene, G.; Richer, M.; Rivoire, S.; Rovelli, A.; Greus, F. Salesa; Samtleben, D. F. E.; Sánchez Losa, A.; Sanguineti, M.; Santangelo, A.; Santonocito, D.; Sapienza, P.; Schnabel, J.; Seneca, J.; Sgura, I.; Shanidze, R.; Sharma, A.; Simeone, F.; Sinopoulou, A.; Spisso, B.; Spurio, M.; Stavropoulos, D.; Steijger, J.; Stellacci, S. M.; Taiuti, M.; Tayalati, Y.; Tenllado, E.; Thakore, T.; Tingay, S.; Tzamariudaki, E.; Tzanetatos, D.; Elewyck, V. Van; Vannoye, G.; Vasileiadis, G.; Versari, F.; Viola, S.; Vivolo, D.; de Wasseige, G.; Wilms, J.; Wojaczyński, R.; de Wolf, E.; Zaborov, D.; Zavatarelli, S.; Zegarelli, A.; Zito, D.; Zornoza, J. D.; Zúñiga, J.; Zywucka, N.. - In: JOURNAL OF INSTRUMENTATION. - ISSN 1748-0221. - 15:10(2020), pp. P10005-P10005. [10.1088/1748-0221/15/10/P10005]
Event reconstruction for KM3NeT/ORCA using convolutional neural networks
Aiello, S.;Albert, A.;Garre, S. Alves;Aly, Z.;Ameli, F.;Andre, M.;Androulakis, G.;Anghinolfi, M.;Anguita, M.;Anton, G.;Ardid, M.;Aublin, J.;Bagatelas, C.;Barbarino, G.;Baret, B.;Pree, S. Basegmez du;Bendahman, M.;Berbee, E.;van den Berg, A. M.;Bertin, V.;Biagi, S.;Biagioni, A.;Bissinger, M.;Boettcher, M.;Boumaaza, J.;Bouta, M.;Bouwhuis, M.;Bozza, C.;Brânzaş, H.;Bruijn, R.;Brunner, J.;Buis, E.;Buompane, R.;Busto, J.;Caiffi, B.;Calvo, D.;Capone, A.;Carretero, V.;Castaldi, P.;Celli, S.;Chabab, M.;Chau, N.;Chen, A.;Cherubini, S.;Chiarella, V.;Chiarusi, T.;Circella, M.;Cocimano, R.;Coelho, J. A. B.;Coleiro, A.;Molla, M. Colomer;Coniglione, R.;Coyle, P.;Creusot, A.;Cuttone, G.;D'Onofrio, A.;Dallier, R.;Palma, M. De;Palma, I. Di;Díaz, A. F.;Diego-Tortosa, D.;Distefano, C.;Domi, A.;Donà, R.;Donzaud, C.;Dornic, D.;Dörr, M.;Drouhin, D.;Eberl, T.;Eddyamoui, A.;Eeden, T. van;Eijk, D. van;Bojaddaini, I. El;Elsaesser, D.;Enzenhöfer, A.;Roselló, V. Espinosa;Fermani, P.;Ferrara, G.;Filipović, M. D.;Filippini, F.;Fusco, L. A.;Gabella, O.;Gal, T.;Soto, A. Garcia;Garufi, F.;Gatelet, Y.;Geißelbrecht, N.;Gialanella, L.;Giorgio, E.;Gozzini, S. R.;Gracia, R.;Graf, K.;Grasso, D.;Grella, G.;Guderian, D.;Guidi, C.;Hallmann, S.;Hamdaoui, H.;Haren, H. van;Heijboer, A.;Hekalo, A.;Hernández-Rey, J. J.;Hofestädt, J.;Huang, F.;Ibnsalih, W. Idrissi;Illuminati, G.;James, C. W.;de Jong, M.;de Jong, P.;Jung, B. J.;Kadler, M.;Kalaczyński, P.;Kalekin, O.;Katz, U. F.;Chowdhury, N. R Khan;Kistauri, G.;Knaap, F. van der;Koffeman, E. N.;Kooijman, P.;Kouchner, A.;Kreter, M.;Kulikovskiy, V.;Lahmann, R.;Larosa, G.;Breton, R. Le;Leonardi, O.;Leone, F.;Leonora, E.;Levi, G.;Lincetto, M.;Clark, M. Lindsey;Lipreau, T.;Lonardo, A.;Longhitano, F.;Lopez-Coto, D.;Maderer, L.;Mańczak, J.;Mannheim, K.;Margiotta, A.;Marinelli, A.;Markou, C.;Martin, L.;Martínez-Mora, J. A.;Martini, A.;Marzaioli, F.;Mastroianni, S.;Mazzou, S.;Melis, K. W.;Miele, G.;Migliozzi, P.;Migneco, E.;Mijakowski, P.;Miranda, L. S.;Mollo, C. M.;Morganti, M.;Moser, M.;Moussa, A.;Muller, R.;Musumeci, M.;Nauta, L.;Navas, S.;Nicolau, C. A.;Ó Fearraigh, B.;Organokov, M.;Orlando, A.;Papalashvili, G.;Papaleo, R.;Pastore, C.;Păun, A. M.;Păvălaş, G. E.;Pellegrino, C.;Perrin-Terrin, M.;Piattelli, P.;Pieterse, C.;Pikounis, K.;Pisanti, O.;Poirè, C.;Popa, V.;Post, M.;Pradier, T.;Pühlhofer, G.;Pulvirenti, S.;Rabyang, O.;Raffaelli, F.;Randazzo, N.;Rapicavoli, A.;Razzaque, S.;Real, D.;Reck, S.;Riccobene, G.;Richer, M.;Rivoire, S.;Rovelli, A.;Greus, F. Salesa;Samtleben, D. F. E.;Sánchez Losa, A.;Sanguineti, M.;Santangelo, A.;Santonocito, D.;Sapienza, P.;Schnabel, J.;Seneca, J.;Sgura, I.;Shanidze, R.;Sharma, A.;Simeone, F.;Sinopoulou, A.;Spisso, B.;Spurio, M.;Stavropoulos, D.;Steijger, J.;Stellacci, S. M.;Taiuti, M.;Tayalati, Y.;Tenllado, E.;Thakore, T.;Tingay, S.;Tzamariudaki, E.;Tzanetatos, D.;Elewyck, V. Van;Vannoye, G.;Vasileiadis, G.;Versari, F.;Viola, S.;Vivolo, D.;de Wasseige, G.;Wilms, J.;Wojaczyński, R.;de Wolf, E.;Zaborov, D.;Zavatarelli, S.;Zegarelli, A.;Zito, D.;Zornoza, J. D.;Zúñiga, J.;Zywucka, N.
2020
Abstract
The KM3NeT research infrastructure is currently under construction at two locations in the Mediterranean Sea. The KM3NeT/ORCA water-Cherenkov neutrino detector off the French coast will instrument several megatons of seawater with photosensors. Its main objective is the determination of the neutrino mass ordering. This work aims at demonstrating the general applicability of deep convolutional neural networks to neutrino telescopes, using simulated datasets for the KM3NeT/ORCA detector as an example. To this end, the networks are employed to achieve reconstruction and classification tasks that constitute an alternative to the analysis pipeline presented for KM3NeT/ORCA in the KM3NeT Letter of Intent. They are used to infer event reconstruction estimates for the energy, the direction, and the interaction point of incident neutrinos. The spatial distribution of Cherenkov light generated by charged particles induced in neutrino interactions is classified as shower- or track-like, and the main background processes associated with the detection of atmospheric neutrinos are recognized. Performance comparisons to machine-learning classification and maximum-likelihood reconstruction algorithms previously developed for KM3NeT/ORCA are provided. It is shown that this application of deep convolutional neural networks to simulated datasets for a large-volume neutrino telescope yields competitive reconstruction results and performance improvements with respect to classical approaches.
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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.