EXPERIMENTAL METHODS FOR NUCLEAR PHYSICS

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 modellizzare un fenomeno fisico per investigarlo dal punto di vista sperimentale.
• Capacità di implementare un dispositivo di rivelazione utilizzando le opportune relazioni fra grandezze fisiche e strumentazione elettronica.
• Capacità di progettare e mettere a punto un setup sperimentale per misure da effettuarsi nell'ambito della Fisica Nucleare.
• Capacità di effettuare analisi avanzata di dati ottenuti da apparati multiparametrici.
• Capacità di concepire e implementare apparati sperimentali basati sui rivelatori di particelle cariche e neutre, con particolare riferimento a misure di Fisica Nucleare.
• Capacità di effettuare modellizzazione numerica della risposta di un sensore.

Capacità di applicare conoscenza:

• Capacità di applicare le conoscenze acquisite per la descrizione dei fenomeni fisici utilizzando con rigore il metodo scientifico.
• Capacità di elaborare modelli che descrivono il funzionamento di dispositivi elettronici.
• Capacità di eseguire simulazioni numeriche avanzate in base alla fisica dei sensori impiegati.
• Capacità di progettare e implementare esperimenti avanzati e la relativa analisi dati.

Autonomia di giudizio:

• Capacità di ragionamento critico e innovativo.
• Capacità di individuare i metodi più appropriati per analizzare, interpretare ed elaborare i dati sperimentali in esperimenti avanzati di Fisica.
• Capacità di individuare le previsioni del modello che descrive un dispositivo di rivelazione.
• Capacità di validare il corretto funzionamento della sensoristica e dell'ettronica associata, verificare la sua risposta e effettuare una calibrazione.

Abilità comunicative:

• Solide competenze informatiche, statistica avanzata e trasmissione delle nozioni acquisite.
• Solida comprensione dei meccanismi statistici alla base della correlazione di set di dati multiparametrici.
• Capacità di relazionare in forma scritta, con proprietà di linguaggio e rigore terminologico, su un argomento specialistico tecnico-scientifico, illustrandone organicamente motivazioni e risultati, ponendo alla base il metodo sperimentale.
• Capacità di redigere e analizzare un articolo scientifico con particolare riferimento agli esperimenti e strumentazione utilizzati nell'ambito della Fisica Nucleare.

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.

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”.

Obbligatoria

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.

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

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.

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.