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The Deep Underground Neutrino Experiment is a next-generation neutrino oscillation experiment that aims to measure CP-violation in the neutrino sector as part of a wider physics program. A deep learning approach based on a convolutional neural network has been developed to provide highly efficient and pure selections of electron neutrino and muon neutrino charged-current interactions. The electron neutrino (antineutrino) selection efficiency peaks at 90% (94%) and exceeds 85% (90%) for reconstructed neutrino energies between 2-5 GeV. The muon neutrino (antineutrino) event selection is found to have a maximum efficiency of 96% (97%) and exceeds 90% (95%) efficiency for reconstructed neutrino energies above 2 GeV. When considering all electron neutrino and antineutrino interactions as signal, a selection purity of 90% is achieved. These event selections are critical to maximize the sensitivity of the experiment to CP-violating effects.
Abi, B., Acciarri, R., Acero, M., Adamov, G., Adams, D., Adinolfi, M., et al. (2020). Neutrino interaction classification with a convolutional neural network in the DUNE far detector. PHYSICAL REVIEW D, 102(9) [10.1103/PhysRevD.102.092003].
Neutrino interaction classification with a convolutional neural network in the DUNE far detector
Abi B.;Acciarri R.;Acero M. A.;Adamov G.;Adams D.;Adinolfi M.;Ahmad Z.;Ahmed J.;Alion T.;Alonso Monsalve S.;Alt C.;Anderson J.;Andreopoulos C.;Andrews M. P.;Andrianala F.;Andringa S.;Ankowski A.;Antonova M.;Antusch S.;Aranda-Fernandez A.;Ariga A.;Arnold L. O.;Arroyave M. A.;Asaadi J.;Aurisano A.;Aushev V.;Autiero D.;Azfar F.;Back H.;Back J. J.;Backhouse C.;Baesso P.;Bagby L.;Bajou R.;Balasubramanian S.;Baldi P.;Bambah B.;Barao F.;Barenboim G.;Barker G. J.;Barkhouse W.;Barnes C.;Barr G.;Barranco Monarca J.;Barros N.;Barrow J. L.;Bashyal A.;Basque V.;Bay F.;Bazo Alba J. L.;Beacom J. F.;Bechetoille E.;Behera B.;Bellantoni L.;Bellettini G.;Bellini V.;Beltramello O.;Belver D.;Benekos N.;Bento Neves F.;Berger J.;Berkman S.;Bernardini P.;Berner R. M.;Berns H.;Bertolucci S.;Betancourt M.;Bezawada Y.;Bhattacharjee M.;Bhuyan B.;Biagi S.;Bian J.;Biassoni M.;Biery K.;Bilki B.;Bishai M.;Bitadze A.;Blake A.;Blanco Siffert B.;Blaszczyk F. D. M.;Blazey G. 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2020
Abstract
The Deep Underground Neutrino Experiment is a next-generation neutrino oscillation experiment that aims to measure CP-violation in the neutrino sector as part of a wider physics program. A deep learning approach based on a convolutional neural network has been developed to provide highly efficient and pure selections of electron neutrino and muon neutrino charged-current interactions. The electron neutrino (antineutrino) selection efficiency peaks at 90% (94%) and exceeds 85% (90%) for reconstructed neutrino energies between 2-5 GeV. The muon neutrino (antineutrino) event selection is found to have a maximum efficiency of 96% (97%) and exceeds 90% (95%) efficiency for reconstructed neutrino energies above 2 GeV. When considering all electron neutrino and antineutrino interactions as signal, a selection purity of 90% is achieved. These event selections are critical to maximize the sensitivity of the experiment to CP-violating effects.
Abi, B., Acciarri, R., Acero, M., Adamov, G., Adams, D., Adinolfi, M., et al. (2020). Neutrino interaction classification with a convolutional neural network in the DUNE far detector. PHYSICAL REVIEW D, 102(9) [10.1103/PhysRevD.102.092003].
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 598/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
