面向 RadMap 望远镜的宇宙射线核素跟踪与识别神经网络框架

我们提出了一个神经网络框架，用于重建穿过 RadMap 望远镜散射纤维跟踪热力干涉仪的 cosmic-ray 核素属性。该框架采用 Geant4 模拟工具包和简化的探测器模型生成训练和测试数据，实现了对精确确定天文台在太空中接收的生物学相关剂量所必需的光谱能力。我们能够以小于 $1.4^\circ$ 的角分辨率重建粒子轨迹，并实现 $Z\leq8$ 核素的电荷分离率超过 95%； Specifically, we reach an accuracy of $99.8\%$ for hydrogen. 能量分辨率在 1 GeV/n 以下为小于 20%，且可识别至铁元素的元素。我们还讨论了探测器的局限性、重建框架以及此可行性研究，以及可能的改进。