Methods for Estimating Mass-Sensitive Observables of Ultra-High Energy Cosmic Rays using Artificial Neural Networks
Creators: name: Hahn, Steffen Traugott
Publisher: name: Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Year: 2023
Subjects: cosmic rays
air-shower physics
deep neural network analysis

description: Die ultrahochenergetische kosmische Strahlung besteht aus den energiereichsten, natürlich vorkommenden Teilchen, die der Menschheit bekannt sind. Da sie zwei Größenordnungen jenseits der Energieskala der derzeitigen Generation von Teilchenbeschleunigern liegt, sind die Fragen, wie die kosmische Strahlung ihre Energie erhält und woher sie stammt, noch immer ein Mysterium. Darüber hinaus stellt der Überschuss an Myonen in den Zerfallsprodukten der ultrahochenergetischen kosmischen Strahlung in der Erdatmosphäre auch unser Verständnis der hadronischen Wechselwirkungen bei höchsten Energien in Frage. Um die Rätsel der kosmischen Strahlung zu lösen, ist es unerlässlich, die Massen der einfallenden kosmischen Strahlen zu bestimmen. Die Trennung der schweren kosmischen Strahlung von der leichten kosmischen Strahlung ermöglicht Untersuchungen der Einfallsrichtungen, um minimal abgelenkte kosmische Strahlung mit potenziellen Quellen in Verbindung zu bringen. Da die Anzahl der Nukleonen direkt mit der Anzahl der erzeugten Myonen zusammenhängt, können wir dadurch außerdem die Modelle der hadronischen Wechselwirkung anhand realer Messungen überprüfen. Aufgrund des geringen Flusses der ultrahochenergetischen kosmischen Strahlung sind große Detektoren für den indirekten Nachweis der kosmischen Strahlung erforderlich, um genügend Statistik zu erhalten. Das Pierre-Auger-Observatorium ist das größte Observatorium für kosmische Strahlung auf der Welt und deckt einen Fläche von über 3000 km$^2$ ab. Der Zerfall eines hochenergetischen Teilchens in der Atmosphäre löst eine Kaskade von Sekundärteilchen aus, die als Luftschauer bezeichnet wird. Das Observatorium ist speziell für den Nachweis von solchen Luftschauern konzipiert worden. Dabei wird die Atmosphäre als Kalorimeter genutzt, um die Entwicklung der Schauer in Längsrichtung mit Fluoreszenzdetektoren zu messen. Zusätzlich wird ein Oberflächendetektor mit regelmäßig angeordneten Detektorstationen eingesetzt, um die Menge der erzeugten Sekundärteilchen zu messen. Diese Sekundärteilchen werden üblicherweise als Schauer-Fußabdruck bezeichnet. Die zunehmende Popularität künstlicher neuronaler Netze in jüngster Zeit hat Physikern neue, einfach zu handhabende Werkzeuge gegeben, um physikalische Probleme datengesteuert anzugehen. Die Verwendung neuronaler Netze bietet die Möglichkeit, detaillierte Daten, wie z. B. Schauer-Fußabdrücke, mit physikalischen Beobachtungsgrößen, wie z. B. der Energie eines Luftschauers, in Beziehung zu setzen, ohne dass ein analytisches Modell erstellt werden muss. Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Untersuchung von Methoden, die auf neuronalen Netzen basieren, um aus den Daten des Oberflächendetektors des Pierre-Auger-Observatoriums Informationen zu extrahieren, die mit der Masse der kosmischen Strahlung korrelieren. Um dies zu erreichen, habe ich zwei verschiedene Ansätze in Betracht gezogen und die Nützlichkeit der Verwendung neuronaler Netze untersucht. Dabei basiert der erste Ansatz auf der Extraktion des Myonengehalts in jeder Station des Oberflächendetektors und der zweite Ansatz auf der Messung des gesamten Schauer-Fußabdrucks. Anhand von Monte-Carlo-Simulationsstudien habe ich den ersten Ansatz zugunsten des zweiten verworfen, da letzterer vielversprechendere Ergebnisse lieferte. Aus dieser Simulationsstudie habe ich drei verschiedene neuronale Netze ausgewählt, die für die Vorhersage der Tiefe des Schauer-Maximums, des relativen Myonengehalts und der logarithmischen Masse von Schauer-Fußabdrücken trainiert wurden. In einem letzten Schritt benutzte ich die Netzwerke, um die Massenzusammensetzung der ultrahochenergetischen kosmischen Strahlung aus Messungen vom Pierre Auger Observatorium zu bestimmen.