ALGORITMI DI TRIGGER PER STRUMENTI A MASCHERA CODIFICATA BASATI SU MACHINE LEARNING

Responsabile: Andrea Belfiore

Descrizione: Una tecnica diffusa per monitorare il cielo nella banda X duro si basa su maschere codificate. In una banda in cui la loro focalizzazione e’problematica, i fotoni di ogni sorgente passano attraverso un filtro opaco (la maschera) che proietta la sua silhouette sul detector. La ricostruzione dell’immagine del cielo richiede una complessa decodifica del segnale registrato dal detector. Questa procedura e’ inefficiente per rivelare tempestivamente eventi esplosivi come gamma ray bursts (GRBs). Algoritmi di trigger tradizionali trascurano le informazioni spaziali ed energetiche sui fotoni, concentrandosi solo sul loro tempo di arrivo.
Questi sono molto piu’ veloci della decodifica dell’immagine ma molto meno sensibili. Algoritmi di machine learning, opportunamente istruiti, possono sfruttare l’informazione a disposizione senza passare attraverso una decodifica dell’immagine. In questo modo hanno il potenziale di essere efficienti e sensibili al tempo stesso. Lo studio di questi algoritmi e’ particolarmente rilevante per missioni future come Theseus.

Durata: 6-12 mesi

Laurea: Triennale e Magistrale

Prerequisiti: Nel caso di Laurea Triennale aver frequentato almeno un corso di Machine Learning