EXPERIMENTAL METHODS FOR NUCLEAR PHYSICS

FIS/01 - 6 CFU - 2° semestre

Docente titolare dell'insegnamento

AGATINO MUSUMARRA


Obiettivi formativi

Approccio sperimentale avanzato – Capacità di Innovazione

Complementare la conoscenza dello studente nelle varie metodologie di rivelazione di particelle cariche e neutre attraverso dispositivi allo stato dell’arte con particolare riferimento a dispositivi a stato solido. Trasmettere metodologie per analisi dati avanzate con riferimento all’analisi statistica multi-parametrica avanzata (PCA, SVD, analisi a cluster, soft-computing, machine learning). Presentare un punto di vista alternativo all’analisi dati per esperimenti di Fisica Nucleare e generalizzare tale metodologia per l’applicazione a diversi ambienti e classi di dati. Sviluppare la capacità di analisi in modo indipendente e originale attraverso strumentazione allo stato dell’arte per esperimenti di Fisica Nucleare.

Obiettivi finali:

Concepire, implementare e validare un sistema di rivelazione con caratteristiche innovative.

Strutturare una analisi dati in funzione delle caratteristiche del set di parametri sotto esame.

Strutturare e redigere un articolo scientifico-tecnico in maniera appropriata alla sua sottomissione su rivista.

In riferimento ai cosiddetti Descrittori di Dublino, questo corso contribuisce a acquisire le seguenti competenze trasversali:

Conoscenza e capacità di comprensione:

Capacità di applicare conoscenza:

Autonomia di giudizio:

Abilità comunicative:


Modalità di svolgimento dell'insegnamento

Totale di 6 CFU: Lezioni frontali di teoria (21 ore), Sessioni di laboratorio con attività diretta su dispositivi allo stato dell’arte, implementazione di tecniche di analisi e dispositivi in autonomia, soggetti a caratterizzazione funzionale rispetto alle specifiche previste (45 ore).

Qualora l'insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza potranno essere introdotte le necessarie variazioni rispetto a quanto scritto, al fine di rispettare il programma previsto.


Prerequisiti richiesti

Nozioni di base di teoria degli errori, analisi statistica dei dati, fisica dei semiconduttori, conoscenze di base del funzionamento di dispositivi di rivelazione per fotoni e particelle cariche, linguaggi di programmazione (C o Fortran) e algoritmi di base per analisi numerica.

Ulteriori propedeuticità consigliate: corso di “Laboratorio di Fisica Nucleare e Subnucleare”.



Frequenza lezioni

Obbligatoria



Contenuti del corso

Lezioni frontali

Richiami ad argomenti specifici sull’interazione Radiazione Materia: Fotoni, Particelle cariche leggere, pesanti e Neutroni. Fisica e Struttura di dispositivi a stato solido: dalla giunzione a dispositivi CMOS per imaging. Formazione del segnale in un dispositivo a stato solido, il teorema di Ramo. Interazione dei neutroni con la materia, convertitori e standard.

Rivelatori a stato solido avanzati. Rivelatori al Silicio per applicazioni specifiche e rivelatori segmentati per Fotoni, particelle cariche e neutroni. Rivelatori Monolitici, rivelatori a Micro e Macrostrip, Silicon drift detector, SiPM, CCD e CMOS).

Rivelatori di Neutroni: schema convertitore-rivelatore, rivelatori per neutroni lenti e veloci, neutron beam imaging, rivelatori per la misura del flusso di neutroni: implementazione per la Fisica Nucleare e in campo applicativo e dosimetrico. Neutron imaging and neutron tracking. Dispositivi CMOS: utilizzo e potenzialità in Fisica Nucleare.

Elettronica di front-end e DAQ. Caratteristiche e formazione dei segnali analogici e digitali al front-end. Tecniche e dispositivi per la digitalizzazione dei segnali: banda passante, campionamento, trattamento del flusso dati in tempo reale, flusso e riduzione dei dati in linea. Sistemi di acquisizione con e senza trigger con esempi.

Moduli di digitalizzazione table-top e integrati. Caratteristiche tecniche, impiego in ambito di acquisizione multi-parametrica reale, stima delle specifiche necessarie del DAQ in funzione dei segnali in ingresso.

Tecniche avanzate di analisi off-line. Analisi multi-parametrica tramite rotazione dello spazio dei parametri: PCA e SVD, interpretazione dei Biplot in funzione del dato in ingresso, generalizzazione della struttura dei dati. Analisi a cluster, concetti e algoritmi di base, metrica ed esempi. Machine learning: apprendimento non supervisionato. Applicazioni di reti neurali in Fisica Nucleare, riconoscimento dell’immagine; esempi e applicazioni in Fisica Nucleare e estensione a dispositivi di tipo applicativo/consumer.

Attività di Laboratorio

Tool di Analisi: MATLAB: introduzione alla filosofia di approccio in funzione dei concetti trasmessi nel corso, analisi vettoriale, matriciale. Rappresentazione del dato in forma grafica. Manipolazione del segnale: Integrazione, differenziazione, funzioni di filtro, funzioni di smoothing, riduzione del rumore, estrazione dei parametri caratteristici. Analisi statistica multi-parametrica avanzata tramite PCA e analisi a Cluster. Introduzione alla parallelizzazione computazionale nell’analisi algebrica (hardware, librerie e funzioni CUDA). Rappresentazione grafica, confronto con il tool di analisi “R”.

Implementazione e messa in opera di sistemi di rivelazione che coinvolgono dispositivi a stato solido avanzati: caratterizzazione di SiPM e CMOS in applicazioni per spettrometria gamma, neutronica e per spettrometria X (XRF e DXRF).

Implementazione e messa in opera di un sistema di rivelazione per neutroni. Discriminazione gamma-n tramite PSD tramite l’impiego di MATLAB. Realizzazione di un dispositivo di tracking per particelle cariche/neutroni.

Validazione delle esperienze di laboratorio tramite misure sperimentali dei dispositivi sviluppati durante il corso e valutazione della coerenza del dato ridotto tramite rappresentazione post-analisi.

Redazione di un elaborato secondo i criteri ammessi per la sottomissione a rivista scientifica.



Testi di riferimento

Glenn F. Knoll, Radiation Detection and Measurement, John Wiley and Sons Ltd

Claus Grupen, Boris Shwartz Particle Detectors, Cambridge University Press

S.M SZE, Dispositivi a semiconduttore, comportamento fisico e tecnologia, HOEPLI

I.T. Jolliffe, Principal Component Analysis, Springer Series in Statistics

K. Gurney, An Introduction to Neural Networks, Taylor & Francis Ltd


Altro materiale didattico

Documentazione specialistica fornita dal docente in funzione dell’argomento trattato.



Programmazione del corso

 ArgomentiRiferimenti testi
1La modulazione temporale del programma viene calibrata secondo gli specifici interessi degli studenti del corso.I testi consigliati possono essere integrati con articoli scientifici sulla base del livello di approfondimento raggiunto sullo specifico argomento 


Verifica dell'apprendimento


MODALITÀ DI VERIFICA DELL'APPRENDIMENTO

Esame orale su tutto il programma, previa presentazione di un elaborato riguardante l’implementazione e la validazione in laboratorio di un sistema di rivelazione per misure di Fisica Nucleare. L’elaborato deve soddisfare i requisiti di sottomissione su rivista scientifica: premesse e motivazioni scientifiche, obiettivi e stato dell'arte, metodologia, descrizione della strumentazione/progettazione, descrizione dell'implementazione sperimentale, misure e validazione, analisi delle prestazioni, compendio dei risultati, valenza scientifica, limiti, sviluppi e conseguenze in ambito scientifico, conclusioni.


ESEMPI DI DOMANDE E/O ESERCIZI FREQUENTI

La valutazione si svolge a seguito dell'analisi della congruità e correttezza dell'elaborato scientifico prodotto dallo studente, seguendo le linee guida descritte nella sezione relativa alle modalità di verifica dell'apprendimento.




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