Machine Learning e Polarimetria X: un nuovo algoritmo per la ricostruzione delle tracce nei Gas Pixel Detector

12 apr 2023, 18:45
15m
Auditorium (ex-Monastero dei Benedettini)

Auditorium

ex-Monastero dei Benedettini

Relatore

Sig. Niccolo' Cibrario (UNITO)

Descrizione

Il nostro studio riguarda misure di polarimetria nella banda X in astrofisica, tramite la ricostruzione delle tracce dei foto-elettroni nei Gas Pixel Detector (GPD). Il GPD sfrutta le proprietà dell’effetto fotoelettrico per misurare la polarizzazione dei fotoni incidenti, ricostruendo la traccia del foto-elettrone emesso nell’interazione. L’algoritmo sviluppato dalla collaborazione di IXPE (Imaging X-ray Polarimetry Explorer) si basa su una ricostruzione analitica delle tracce per determinare la polarizzazione dei fotoni incidenti.
L’obiettivo del nostro studio è di sviluppare un algoritmo di Machine Learning basato sulle Convolutional Neural Network (CNN) per ricostruire le proprietà della traccia dei foto-elettroni. Abbiamo dimostrato che combinando l’algoritmo di Machine Learning e quello analitico standard migliorano le performance nella ricostruzione della traccia, e viene eliminata una possibile sorgente di incertezza sistematica nelle misure di sorgenti non polarizzate.

Autore principale

Sig. Niccolo' Cibrario (UNITO)

Materiali di presentazione