Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Improving the sensitivity of KM3NeT to MeV-GeV neutrinos from solar flares

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21670%2F24%3A00381645" target="_blank" >RIV/68407700:21670/24:00381645 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.22323/1.444.1294" target="_blank" >https://doi.org/10.22323/1.444.1294</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.22323/1.444.1294" target="_blank" >10.22323/1.444.1294</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Improving the sensitivity of KM3NeT to MeV-GeV neutrinos from solar flares

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The detection of MeV-GeV neutrinos from astronomical sources is a long-lasting challenge for neutrino experiments. The low flux predicted for transient sources, such as solar flares, and their low-energy signature, requires a detector with both a large instrumented volume as well as a high density of photomultiplier tubes (PMTs). We discuss how KM3NeT can play a key role in the search for these neutrinos. KM3NeT is a Cherenkov neutrino telescope currently under deployment, located at the bottom of the Mediterranean Sea. It consists of two arrays of Digital Optical Modules (DOMs): KM3NeT/ORCA and KM3NeT/ARCA, which are optimised for the detection of GeV neutrinos for oscillation studies, and higher-energy astronomical neutrinos respectively. We exploit the multi-PMT configuration of KM3NeT’s DOMs to develop the techniques that allow the disentangling of the MeV-GeV neutrino signature from the atmospheric and environmental background. Comparing data with neutrino simulations we identify the variables with discriminating power, and by applying hard cuts we are able to reject a large fraction of background. We present a graph neural network approach to classify signal from background. To further improve the sensitivities compared to previous studies, we will make use of the Hierarchical Graph Pooling with Structure Learning algorithm and will use graph-structured data to reproduce the hit geometry on the DOM. This will allow for stronger constraints on the hits and reduce the fraction of background that survives the selection.

  • Název v anglickém jazyce

    Improving the sensitivity of KM3NeT to MeV-GeV neutrinos from solar flares

  • Popis výsledku anglicky

    The detection of MeV-GeV neutrinos from astronomical sources is a long-lasting challenge for neutrino experiments. The low flux predicted for transient sources, such as solar flares, and their low-energy signature, requires a detector with both a large instrumented volume as well as a high density of photomultiplier tubes (PMTs). We discuss how KM3NeT can play a key role in the search for these neutrinos. KM3NeT is a Cherenkov neutrino telescope currently under deployment, located at the bottom of the Mediterranean Sea. It consists of two arrays of Digital Optical Modules (DOMs): KM3NeT/ORCA and KM3NeT/ARCA, which are optimised for the detection of GeV neutrinos for oscillation studies, and higher-energy astronomical neutrinos respectively. We exploit the multi-PMT configuration of KM3NeT’s DOMs to develop the techniques that allow the disentangling of the MeV-GeV neutrino signature from the atmospheric and environmental background. Comparing data with neutrino simulations we identify the variables with discriminating power, and by applying hard cuts we are able to reject a large fraction of background. We present a graph neural network approach to classify signal from background. To further improve the sensitivities compared to previous studies, we will make use of the Hierarchical Graph Pooling with Structure Learning algorithm and will use graph-structured data to reproduce the hit geometry on the DOM. This will allow for stronger constraints on the hits and reduce the fraction of background that survives the selection.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10308 - Astronomy (including astrophysics,space science)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/LM2023063" target="_blank" >LM2023063: Podzemní laboratoř LSM - účast České republiky</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    38th International Cosmic Ray Conference

  • ISBN

  • ISSN

    1824-8039

  • e-ISSN

    1824-8039

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    1-10

  • Název nakladatele

    SISSA-The International School for Advanced Studies

  • Místo vydání

    Trieste

  • Místo konání akce

    Nagoya

  • Datum konání akce

    26. 7. 2023

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku