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Etude des performances du détecteur proche de l'expérience T2K et mesure de la violation de CP dans les oscillations des neutrinos

Physique corpusculaire et cosmos Physique des particules

Résumé du sujet

La découverte de la masse non nulle des neutrinos a ouvert une fenêtre sur une nouvelle physique au-delà du modèle standard. L'étude des oscillations de neutrinos est aujourd’hui un secteur très prometteur pour la recherche de nouveaux phénomènes inattendus. En particulier, l'analyse des oscillations des neutrinos et des anti-neutrinos auprès des expériences T2K et NOVA a fourni les premières indications sur la violation de CP dans le secteur leptonique. Si une violation de la symétrie CP pouvait être observée dans les neutrinos, ce serait une découverte majeure qui pourrait résoudre l'une des questions les plus fondamentales à laquelle la physique s’attache à répondre qui est la prédominance de la matière sur l’antimatière dans l’Univers.

T2K est une expérience sur les neutrinos conçue pour étudier comment les neutrinos passent d'une saveur à une autre au cours de leur voyage (oscillations des neutrinos). Un faisceau intense de neutrinos muoniques est généré sur le site de J-PARC sur la côte est du Japon et dirigé vers le détecteur de neutrinos Super-Kamiokande dans les montagnes de l'ouest du Japon. Le faisceau est mesuré une fois avant de quitter le site du J-PARC, à l'aide du détecteur proche ND280, et à nouveau à Super-Kamiokande : l'évolution de l'intensité mesurée et de la composition du faisceau est utilisée pour renseigner sur les propriétés des neutrinos.

Les travaux de la thèse proposée se concentreront sur l'installation, la mise en service et l'exploitation scientifique de la chambre de projection temporelle à grand angle (TPC à grand angle). L'objectif de ce nouveau détecteur est d'améliorer les performances du détecteur proche ND280, de mesurer le taux d'interaction des neutrinos et de contraindre les sections efficaces d'interaction des neutrinos afin que l'incertitude sur le nombre d'événements prédits à Super-Kamiokande soit réduite à environ 4% (d’environ 8 % à ce jour). Cela permettra d'améliorer la portée physique du projet T2K-II. Cet objectif est atteint en modifiant la partie amont du détecteur, en ajoutant un nouveau détecteur à scintillateur hautement granulaire (Super-FGD), deux nouvelles TPC et six plans Time Of Flight.

Les nouvelles TPC seront lues par des détecteurs résistifs Micromegas et instrumentées avec une cage de champ compacte et légère. La TPC mesurera la charge ; l'impulsion et les directions des traces produites par les particules chargées et fournira une identification des particules par mesure de dE/dx avec une efficacité et une précision excellentes. Les prototypes de détecteurs des nouvelles TPC ont été testés avec succès en été 2018, 2019 et 2021 sur les faisceaux test du CERN et de DESY, validant les technologies des détecteurs et leurs performances.

Le groupe de l’IRFU est fortement impliqué dans le projet TPC, notamment dans la production et les tests des détecteurs Micromegas. La construction du détecteur est en cours pour une installation au Japon en 2022.

La première partie de la thèse sera consacrée à l'analyse des données de la TPC. L'étudiant contribuera à la mise en service et à la prise de données et à l’analyse des premières données de faisceaux prévues en 2023. Le travail portera sur la caractérisation du détecteur résistif Micromegas. Il s'agit d'un détecteur innovant, qui exploitera pour la première fois la technologie résistive pour améliorer la résolution sur la reconstruction des pistes dans la TPC. Le groupe de l’IRFU a été l'initiateur à la fois de la technologie originale Micromegas et de sa mise en œuvre en version résistive. Une R&D de pointe menée à l'IRFU a conduit aujourd'hui au déploiement d'une telle technologie dans un détecteur réel. Un travail fondateur et sans précédent de compréhension quantitative et de simulation de la propagation de la charge dans le détecteur résistif est en cours.

De nouveaux algorithmes de reconstruction sophistiqués doivent être développés pour profiter pleinement des nouvelles capacités du détecteur. En particulier, les informations temporelles liées aux phénomènes résistifs et encodées dans les formes des signaux doivent être exploitées. En effet, la technologie résistive apporte des performances améliorées mais aussi de nouveaux défis : l'étalement des charges sur plusieurs pads, induit par les phénomènes résistifs, augmentera fortement la multiplicité des signaux à analyser.

Les méthodes d'apprentissage automatique (ML) seront explorées pour effectuer la rejection des bruits de fond et l'identification des particules à l'étape de présélection, ainsi que la reconstruction des traces. Les méthodes d'apprentissage automatique sont connues pour avoir amélioré les performances de nombreuses expériences de physique des neutrinos (SNO, NEXT, NOvA, KamLAND-Zen, EXO-200, MINERvA). Produire des images comme des structures à partir des données des détecteurs permet de bénéficier des capacités de reconnaissance des formes de ces outils et d'améliorer les caractéristiques utiles des données, ils peuvent améliorer non seulement les tâches de classification des événements mais aussi des particules.

Nous proposons dans un premier temps d'appliquer les techniques de ML pour traiter les informations de la TPC. Le temps d'arrivée sur le plan de l'anode résistive donne la coordonnée z perpendiculaire à ce plan (x,y). Un événement dans la TPC est représenté par deux images se projetant sur les plans (x,y) et (y,z), l'échelle de couleur étant la charge du pad pour incorporer l'information sur dE/dx. Cela permettra de traiter les informations de la TPC comme des images et d'utiliser les puissants algorithmes ML utilisés dans l'analyse d'images. Nous prévoyons d'utiliser des implémentations reposant sur des réseaux de neurones convolutifs (CNN) (pour certains, en adaptant l'architecture CNN de GoogLeNet) initialement conçus pour la reconnaissance d'images. Pour réduire significativement le temps d'apprentissage, nous utiliserons des unités de traitement graphique (GPU), qui permettent d'effectuer des opérations de calcul en parallèle. Au niveau de la TPC, nous souhaitons utiliser ces techniques pour l'identification de particules (PID) et éventuellement pour la pour la reconnaissance de formes.

Ensuite, nous prévoyons d'utiliser des techniques ML combinant la TPC et le SFGD central pour l'identification de particules (muon provenant de pion ou de proton) ainsi que pour la classification d'événements. Dans le ND280, le faisceau de neutrinos muoniques interagit principalement via l'interaction quasi-élastique des courants chargés, par exemple (?µ + n ? p + µ-). Pour l'analyse de l'oscillation, les données sont séparées par la topologie de l'événement dans l'une des trois catégories basées sur le nombre de pions de l'état final (aucun pion, un pion chargé ou un nombre quelconque de pions). Un référentiel sera préparé, qui contiendra les images dans un format adapté à l'entraînement de différents algorithmes ML. Les échantillons définis ci-dessus peuvent être sélectionnés en utilisant les données disponibles, collectées par T2K. D'autres événements chargés feront partie de l'échantillon de fond. Un cadre sera développé pour permettre le test de divers algorithmes de détection et de classification d'objets.

La deuxième partie de la thèse sera consacrée à l'analyse des données T2K des faisceaux des neutrinos, recueillies avec le détecteur amélioré ND280, afin d'extraire une nouvelle mesure, la plus précise possible, des oscillations de neutrinos. Les travaux porteront sur la définition du choix des nouveaux échantillons, l'évaluation des incertitudes systématiques expérimentales correspondantes et la modification du cadre d'analyse pour l'ajustement des paramètres d'oscillation des neutrinos. L'extraction des contraintes du détecteur proche doit être profondément modifiée pour inclure les informations des protons et des neutrons détectés provenant des interactions du neutrino avec les noyaux, qui ne sont pas pris actuellement en compte dans l’analyse.

Laboratoire

Institut de recherche sur les lois fondamentales de l’univers
Service de Physique des Particules
Groupe Neutrinos Accélérateurs (GNA)
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