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https://bdtd.unifal-mg.edu.br:8443/handle/tede/2416
Tipo do documento: | Dissertação |
Título: | Supervised neural network approach to modeling DUNE's LArTPC photon detector device |
Autor: | LOPES, Tiago Vitor |
Primeiro orientador: | BEZERRA, Anibal Thiago |
Primeiro membro da banca: | FERREIRA, Eric Batista |
Segundo membro da banca: | LISBOA, André Fabiano Steklain |
Resumo: | This work presents the development and evaluation of an artificial neural network (ANN) as a supervised learning model to complement the ArapucaSim software simulation of the behavior of Arapucas’ photon absorption probabilities on DUNE. DUNE will be a neutrino detector intended to address fundamental questions about the nature of elementary particles and their role in the universe. The Arapucas are the light-trapping devices proposed for the detection system of the DUNE far detector. A neural network model employed is a regressor model that receives as inputs the coordinates of a photon generator, along with positions on the surface device where the photon collides and produces outputs consisting in absorption probability for each photon. The input data is obtained from Geant4 simulations, specifically from the ArapucaSim module. Two cases were studied: one in which the photons arrive with normal incidence in the Arapuca surface, and the other including the angle dependence. While the Geant4 approach required hours to generate results, after training the neural network model, comparable probabilities are produced in seconds with high accuracy. This work shows the potential of neural network models as efficient alternatives for simulations in predicting photon absorption probabilities by the light sensor with less time and computational effort. |
Abstract: | Este trabalho apresenta o desenvolvimento e avaliação de uma rede neural artificial (RNA) como modelo de aprendizagem supervisionada para complementar a simulação do software ArapucaSim do comportamento de Arapucas, os dispositivos de captura de luz utilizados no Experimento DUNE, para modelar probabilidades de absorção de fótons. DUNE será um detector de neutrinos destinado a abordar questões fundamentais sobre a natureza das partículas elementares e o seu papel no universo. O Arapuca é o dispositivo proposto para o sistema de detecção do detector distante (Far Detector) do DUNE. O modelo de rede neural empregado é um modelo regressor que recebe como entradas as coordenadas de um gerador de fótons, juntamente com as posições no dispositivo de superfície onde o fóton colide e produz saídas que consistem na probabilidade de absorção para cada fóton. Os dados de entrada são obtidos a partir de simulações Geant4, especificamente do módulo ArapucaSim. Foram estudados dois casos: um em que os fótons chegam com incidência normal na superfície de Arapuca e outro incluindo a dependência angular. Embora a abordagem Geant4 exija horas para gerar resultados, após treinar o modelo de rede neural, probabilidades comparáveis são produzidas em segundos com alta precisão. Este trabalho mostra o potencial dos modelos de redes neurais como alternativas eficientes para simulações que prevêem probabilidades de absorção de fótons pelo sensor de luz com menor tempo e esforço computacional. |
Palavras-chave: | Machine learning. Neural networks. Dune experiment. High energy physics. |
Área(s) do CNPq: | FISICA::FISICA DAS PARTICULAS ELEMENTARES E CAMPOS |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Instituição: | Universidade Federal de Alfenas |
Sigla da instituição: | UNIFAL-MG |
Departamento: | Instituto de Ciência e Tecnologia |
Programa: | Programa de Pós-graduação em Física |
Citação: | LOPES, Tiago Vitor. Supervised neural network approach to modeling DUNE's LArTPC photon detector device. 2023. 61 f. Dissertação (Mestrado em Física) - Universidade Federal de Alfenas, Poços de Caldas, MG, 2023. |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://bdtd.unifal-mg.edu.br:8443/handle/tede/2416 |
Data de defesa: | 20-Dez-2023 |
Aparece nas coleções: | Mestrado |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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