Event reconstruction for KM3NeT/ORCA using convolutional neural networks

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

The KM3NeT research infrastructure is currently under construction at two locations in the Mediterranean Sea. The KM3NeT/ORCA water-Cherenkov neutrino de tector 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

Optimization study of the KM3NeT-ARCA detector for the detection of high energy neutrinos

Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο--Μεταπτυχιακή Εργασία. Διεπιστημονικό-Διατμηματικό Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών (Δ.Π.Μ.Σ.) “Φυσική και Τεχνολογικές Εφαρμογές

Τηλεσκόπιο νετρίνων KM3NeT/ARCA: μελέτη των πρώτων δεδομένων και της διάχυτης ροής αστροφυσικών νετρίνων

The Universe has always been of interest for humans and its mysteries still fascinate us. Several mechanisms are still to be understood; the acceleration of high-energetic cosmic rays belongs to the fundamental open questions of modern physics. In order to fully understand and investigate the Universe it is needed to explore different cosmic messengers in addition to photons, which have been used for thousands of years. Photons may be absorbed by the interstellar medium and cosmic magnetic fields distort the trajectory of charged particles, a fact which imposes limitations to our observations using these messengers. A new era in astronomy has begun the last years with the discovery of gravitational waves and the discoveries from neutrino telescopes. Gravitational waves have already pointed to extremely energetic events of the Universe such as the merging of neutron stars. Neutrinos from astrophysical sources have already been detected; for example neutrino emission from the direction of the blazar TXS-0506+056 with the IceCube neutrino telescope. Neutrinos, being neutral and weakly interacting with matter, are considered the ideal cosmic messengers as they can point to high-energetic cosmic ray sources and unveil several of the Universe mysteries.The KM3NeT collaboration works on the infrastructure that hosts the future neutrino detectors in the Mediterranean Sea; the ORCA and ARCA detector. ORCA will be used for investigation of the neutrino properties, while ARCA will be used as a neutrino telescope to observe high energetic astrophysical phenomena. At the time of writing, ARCA is being constructed and data are being collected with the currently operating deployed detection units. This thesis will focus on analysing the data collected aiming at showing that ARCA with ∼ 1−5% of its full instrumented volume is able to successfully reject the atmospheric muon background, detect neutrino candidate events and to perform an analysis on the detector sensitivity to the diffuse astrophysical neutrino flux. The first chapter of the thesis comprises a detailed description of the cosmic messengers, introduces the multi-messenger astronomy and declares the potential cosmic rays and neutrino sources. In chapter 2, neutrino astronomy is described focusing on the different high energy neutrino origins; atmospheric, cosmogenic etc. and chapter 3 follows with the explanation of the neutrino detection principles. Also, the KM3NeT project is described in detail. The detector configuration is introduced and the background for neutrino telescopes is presented in detail. In the next chapter, the simulation chain, software and strategy is explained as well as the data processing procedure. The analysis part of the thesis starts with the data quality studies in chapter 6. In order to assess and handle the data taken with the ARCA detector, a strategy and software have been developed. The analysis behind the decision on the “quality data” to be used for physics analysis is explained in detail. In chapter 7, the analysis of the reconstructed datais described. Starting with detailed data and Monte Carlo (MC) simulation comparisons, a guide to the requirements applied in order to reject the atmospheric muon background is shown. Key variables are explained and the final neutrino selection is shown. With this, neutrino event candidates have been presented for the first time using KM3NeT ARCA data. Chapter 8, describes the analysis performed to be used for the study of the diffuse astrophysical neutrino flux using data. For high energy events, requirements have been set for the event selection while for the low energy sample, a Boosted Decision Tree (BDT) method has been used for the event selection. By combining the two samples, the final event selection has been established and was used to obtain the sensitivity and the discovery potential based on the astrophysical neutrino flux measured by IceCube. The results are presented in chapter 9. In chapter 10, a detailed description on the full ARCA MC simulations and energy studies are presented. A new energy correction function, for the reconstructed energy, was constructed in order to improve the description of the energy deposited in the instrumented volume.Το Σύμπαν και τα μυστήρια που το διέπουν συναρπάζουν τον άνθρωπο ασταμάτητα στο πέραςτων χρόνων. Αρκετοί μηχανισμοί του Σύμπαντος δεν έχουν γίνει ακόμα κατανοητοί όπως παραδείγματος χάριν, η επιτάχυνση των υψηλής ενέργειας κοσμικών ακτίνων που ανήκει στα θεμελιώδη ανοιχτά ερωτήματα της σύγχρονης φυσικής. Για να διερευνήσουμε το Σύμπαν και να κατανοήσουμε τους κοσμικούς μηχανισμούς, χρειάζεται να χρησιμοποιήσουμε διαφορετικούς κοσμικούς αγγελιοφόρους. Τα φωτόνια (που χρησιμοποιούνται για την μελέτη του Σύμπαντος χιλιάδες χρόνια) μπορεί να απορροφηθούν από το διαστρικό μέσο ενώ τα κοσμικά μαγνητικά πεδία παραμορφώνουν την τροχιά των φορτισμένων σωματιδίων, περιορίζοντας τη πληροφορία που έχουμε από τους κοσμικούς μηχανισμούς. Μια νέα εποχή έχει ξεκινήσει τα τελευταία χρόνια με την ανακάλυψη των βαρυτικών κυμάτων και την αστρονομία των νετρίνων. Τα βαρυτικά κύματα έχουν ήδη καταδείξει υψηλής ενέργειας γεγονότα του Σύμπαντος, όπως η συγχώνευση αστέρων νετρονίων αλλά δεν μπορούν να προσφέρουν πληροφορία για τους μηχανισμούς που λαμβάνουν χώρα στους κοσμικούς επιταχυντές. Τα νετρίνα έχουν ήδη παρατηρηθεί ως προϊόντα κοσμικών μηχανισμών, ενδεικτικά με την ανακάλυψη νετρίνων από την κατεύθυνση του blazar TXS-0506+056 με το τηλεσκόπιο νετρίνων IceCube. Τα νετρίνα είναι ουδέτερα σωματίδια που αλληλεπιδρούν ασθενώς με την ύλη και για αυτό θεωρούνται ιδανικοί κοσμικοί αγγελιοφόροι, που μπορούν να “δείχνουν” πηγές κοσμικών ακτίνων υψηλής ενέργειας και να αποκαλύπτουν αρκετά από τα μυστήρια του Σύμπαντος, μεταφέροντας “ατόφια” την πληροφορία από το σημείο παραγωγής τους. Η κοινοπραξία KM3NeT έχει δημιουργηθεί με σκοπό την κατασκευή και τη λειτουργία των μελλοντικών ανιχνευτών νετρίνων στη Μεσόγειο Θάλασσα: του ανιχνευτή ORCA και ARCA. Ο ανιχνευτής ORCA θα χρησιμοποιηθεί για τη διερεύνηση των ιδιοτήτων των νετρίνων ενώ, ο ανιχνευτής ARCA, θα χρησιμοποιηθεί για την ανακάλυψη αστροφυσικών νετρίνων για τη παρατήρηση φαινομένων υψηλής ενέργειας. Τη στιγμή που γράφεται η διατριβή, ο ARCA κατασκευάζεται και συλλέγονται δεδομένα με τις ποντισμένες μονάδες ανίχνευσης. Η διατριβή θα επικεντρωθεί στην ανάλυση των δεδομένων που συλλέχθηκαν με στόχο να αναδείξει τη δυνατότητα του ανιχνευτή ARCA, ακόμα και με το ∼ 1 − 5% του πλήρους ανχινευτικού όγκου του, να απορρίψει επιτυχώς το υπόβαθρο ατμοσφαιρικών μιονίων, να ανιχνεύσει υποψήφια γεγονότα νετρίνων και να επιτρέψει την ανάλυση για τη διάχυτη αστροφυσική ροή νετρίνων. Το πρώτο κεφάλαιο της διατριβής κάνει μια λεπτομερή περιγραφή των κοσμικών αγγελιαφόρων, εισάγει την αστρονομία πολλαπλών αγγελιοφόρων και παρουσιάζει τις πιθανές πηγές κοσμικών ακτίνων και νετρίνων. Στο κεφάλαιο 2, η αστρονομία των νετρίνων περιγράφεται, εστιάζοντας στα διαφορετικά είδη νετρίνων υψηλής ενέργειας: ατμοσφαιρικά, κοσμογονικά κ.λπ. και ακολουθεί το κεφάλαιο 3 με την περιγραφή της αρχής ανίχνευσης νετρίνων. Το πείραμα ΚM3NeT περιγράφεται λεπτομερώς. Εισάγεται η γεωμετρία και διαμόρφωση του ανιχνευτή ARCA και περιγράφεται το υπόβαθρο για τα τηλεσκόπια νετρίνων. Στο επόμενο κεφάλαιο, περιγράφεται η αλυσίδα προσομοίωσης γεγονότων, το λογισμικό και η διαδικασία επεξεργασίας δεδομένων. Οι αναλύσεις της παρούσας διατριβής ξεκινούν με τις μελέτες ποιότητας δεδομένων στο κεφάλαιο 6. Παρουσιάζεται η ανάπτυξη λογισμικού και ο έλεγχος για την αξιολόγηση των δεδομένων που λαμβάνονται με τον ανιχνευτή ARCA. Η ανάλυση για την επιλογή των δεδομένων που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για αναλύσεις φυσικής εξηγείται λεπτομερώς. Στο κεφάλαιο 7, περιγράφεται η ανάλυση των ανακατασκευασμένων δεδομένων. Ξεκινώντας με λεπτομερείς συγκρίσεις δεδομένων και προσομοιώσεων, παρουσιάζεται η στρατηγική επιλογής απαιτήσεων που εφαρμόζονται προκειμένου να απορριφθεί το υπόβαθρο ατμοσφαιρικών μιονίων καταλήγοντας με τη τελική επιλογή γεγονότων νετρίνων. Τα υποψήφια γεγονότα νετρίνων παρουσιάστηκαν για πρώτη φορά χρησιμοποιώντας δεδομένα του KM3NeT-ARCA. Το Κεφάλαιο 8, περιγράφει την ανάλυση που πραγματοποιήθηκε για τη μελέτη της διάχυτης αστροφυσικής ροής νετρίνων χρησιμοποιώντας τα πρώτα δεδομένα του ARCA. Αρχικά, για τα συμβάντα υψηλής ενέργειας, ορίστηκαν κριτήρια σε βασικές ποσότητες για την απόρριψη του υποβάθρου, ενώ για το δείγμα γεγονότων χαμηλής ενέργειας, χρησιμοποιήθηκε η μέθοδος μηχανικής εκμάθησης Boosted Decision Tree (BDT) για την επιλογή γεγονότων νετρίνων και την απόρριψη του υποβάθρου από ατμοσφαιρικά μιόνια. Με το συνδυασμό των δύο δειγμάτων, παρουσιάστηκε η τελική επιλογή γεγονότων και χρησιμοποιήθηκε για να ληφθεί η ευαισθησία (sensitivity) και η δυνατότητα ανακάλυψης (discovery potential) του ARCA στην αστροφυσική ροή νετρίνων που μετρήθηκε από το IceCube. Τα αποτελέσματα παρουσιάζονται στο κεφάλαιο 9. Στο Κεφάλαιο 10, παρουσιάζεται η ανάλυση των ενεργειών στις προσομοιώσεις του πλήρους ανιχνευτή ARCA και η κατασκευή μιας διορθωτικής συνάρτησης της ανακατασκευασμένης ενέργειας με σκοπό την βελτίωση της περιγραφής της ενέργειας που εναποτίθεται στον ανιχνευτή

KM3NeT front-end and readout electronics system: hardware, firmware, and software

he KM3NeT research infrastructure being built at the bottom of the Mediterranean Sea will host water-Cherenkov telescopes for the detection of cosmic neutrinos. The neutrino telescopes will consist of large volume three-dimensional grids of optical modules to detect the Cherenkov light from charged particles produced by neutrino-induced interactions. Each optical module houses 31 3-in. photomultiplier tubes, instrumentation for calibration of the photomultiplier signal and positioning of the optical module, and all associated electronics boards. By design, the total electrical power consumption of an optical module has been capped at seven Watts. We present an overview of the front-end and readout electronics system inside the optical module, which has been designed for a 1-ns synchronization between the clocks of all optical modules in the grid during a life time of at least 20 years

Architecture and performance of the KM3NeT front-end firmware

The KM3NeT infrastructure consists of two deep-sea neutrino telescopes being deployed in the Mediterranean Sea. The telescopes will detect extraterrestrial and atmospheric neutrinos by means of the incident photons induced by the passage of relativistic charged particles through the seawater as a consequence of a neutrino interaction. The telescopes are configured in a three-dimensional grid of digital optical modules, each hosting 31 photomultipliers. The photomultiplier signals produced by the incident Cherenkov photons are converted into digital information consisting of the integrated pulse duration and the time at which it surpasses a chosen threshold. The digitization is done by means of time to digital converters (TDCs) embedded in the field programmable gate array of the central logic board. Subsequently, a state machine formats the acquired data for its transmission to shore. We present the architecture and performance of the front-end firmware consisting of the TDCs and the state machine