用于超高能中微子探测的进化天线
天体物理仪器与方法
2021-12-02 v1
摘要
进化算法是一类利用进化原理高效确定给定问题解的人工智能。这些算法在寻找传统技术过于复杂而无法求解的方案以及改进由简化方法找到的解方面尤为强大。GENETIS 合作组正在开发遗传算法，以设计比当前探测器对超高能中微子诱导射电脉冲更敏感的天线。提升天线灵敏度至关重要，因为 UHE 中微子十分稀少，需要数百平方公里分散台站的大规模探测体积。GENETIS 算法以模拟中微子灵敏度作为适应度度量，通过集成 XFdtd（一种时域有限差分建模程序）和中微子实验模拟来进化天线设计。最佳天线随后将部署于冰中进行初步测试。该遗传算法的目标是在中微子灵敏度上比现有 ARA 实验所用设计提升超过 2 倍。本研究可提升未来实验的天线灵敏度，从而加速 UHE 中微子的发现。这是首次使用以物理结果为基础适应度评分的遗传算法设计天线，将推动遗传算法设计仪器在天体物理及更广领域的持续应用。本会议报告将介绍算法的进展、为提升遗传算法性能所采取的措施、我们进化得到的最新结果以及制造路线图。
引用
@article{arxiv.2112.00197,
title = {Evolving Antennas for Ultra-High Energy Neutrino Detection},
author = {Julie Rolla and Dean Arakaki and Maximilian Clowdus and Amy Connolly and Ryan Debolt and Leo Deer and Ethan Fahimi and Eliot Ferstl and Suren Gourapura and Corey Harris and Luke Letwin and Alex Machtay and Alex Patton and Carl Pfendner and Cade Sbrocco and Tom Sinha and Ben Sipe and Kai Staats and Jacob Trevithick and Stephanie Wissel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.00197},
year = {2021}
}
备注
9 pages including references, 6 figures, presented at 37th International Cosmic Ray Conference (ICRC 2021)