Proyecto: 2019-T1/TIC-13194 TALENTO M1 Comunidad de Madrid
C. Rappold (IP)
Doctorando: Samuel Escrig Lopez
DeepHyp - TÉCNICAS DE DEEP LEARNING PARA EL ESTUDIO DE HIPERNÚCLEOS EXÓTICOS
Dentro de la colaboración WASA@FRS, el próximo experimento S447 de espectroscopía hipernuclear está programado para marzo de 2022 en las instalaciones de GSI-FAIR, Alemania. En 2019, la parte central del detector WASA se transportó a GSI-FAIR. En el experimento S447, el sistema de detección central de WASA se combinará con el separador de fragmentos (FRS) de GSI. Los fragmentos emitidos hacia adelante desde la desintegración hipernuclear serán medidos por la segunda mitad del FRS (S2-S4) con una excelente resolución de momento. Entretanto, los detectores WASA medirán las partículas ligeras de las desintegraciones de los hipernúcleos. El experimento S447 ha sido aprobado por segunda vez durante el Comité Asesor del Programa General de GSI-FAIR durante la reunión de septiembre de 2020. El proyecto DeepHyp se concentra principalmente en la preparación del experimento S447 y posteriormente en el análisis de los datos experimentales obtenidos. El desarrollo de nuevas técnicas de análisis basadas en técnicas de deep-learning tiene como finalidad de mejorar la espectroscopia hipernuclear. El objetivo principal es abordar el rompecabezas actual de la vida útil del hipertritón y la confirmación de la observación del estado ligado nn-ambda. La preparación del experimento ha sido una parte principal del plan del proyecto DeepHyp de 2020. Se llevó a cabo la finalización de los simulaciónes más realista Geant4 del aparato experimental. Se estimaron eficiencias de seguimiento de las partículas y la reconstrucción de eventos. El óptica iónica de S2-S4 fue optimizada por aceptación de los fragmentos alta con un poder de resolución esperado de 5200. Estemos desarrollando algoritmos de deep-learning para el procedimiento de búsqueda de trayectorias utilizando redes neuronales gráficas. Hemos también iniciado la I + D de un propotipo de un detector de micro vértice de silicio para la estimación del vértice de interacción de las colisiones nucleares.
Proyecto: AEI PID2020-118009GA-I00 - C. Rappold (IP)
Hyp@FRS - MÉTODOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO APLICADOS A LA ESPECTROSCOPIA DE HIPERNUCLEOS: EL PUZZLE DE LA VIDA ÚTIL DE HIPERTRITIO Y DE LA EXISTENCIA DE NN-LAMBDA ESTUDIADOS EN WASA@FRS R
El objetivo de Hyp@FRS es estudiar los hipernúcleos ligeros mediante reacciones inducidas por iones utilizando el separador defragmentos de las instalaciones de GSI y FAIR en Darmstadt, Alemania, como un espectrómetro de alta resolución. El objetivo de Hyp@FRS es mejorar el análisis espectroscopico utilizando las técnicas de "machine learning". El primer paso en este proyecto gira entorno al experimento WASA@FRS de las instalaciones GSI-FAIR. El proyecto aquí propuesto persigue validar o descartar en el próximo experimento los resultados de nuestra primera campaña en 2009 con el exprimento HypHI-Phase 0. Se llevará a cabo el desarrollo de métodos novedosos de "machine learning" a estos experimentos de espectroscopia de hipernucleos. Redes neuronales y arquitecturas con "long short-term memory se considerarán en primer lugar para el modelado no lineal de la óptica de iones en el espectrómetro magnético y, en segundo lugar, se aplicarán al seguimiento de las partículas medidas en los aparatos experimentales. El experimento WASA@FRS está programado para marzo de 2022. El análisis de datos utilizará los métodos de "machine learning" explicados anteriormente. También el proyecto I+D incorpora la construcción del sistema de lectura del detector de micro vértice de silicio para la estimación del vértice de interacción de las colisiones nucleares. Los objetivos finales de esta propuesta son abordar el actual rompecabezas de la vida útil del hipertritón y la confirmación de la observación del estado ligado a nn-lambda (un estado de dos neutrones y un hiperón lambda).