基于国家科学数据布料构建社区暗物质数据集
高能物理 - 实验
2025-07-18 v1 数据分析、统计与概率
摘要
暗物质被认为构成宇宙物质的约85%, 但其基本性质仍是谜团。直接探测实验虽在全球范围内部署，但其生成的数据常被封存在自定义格式和不可复现的软件堆栈中，限制了跨学科分析和创新。本文介绍了国家科学数据布料 (NSDF) 与暗物质研究人员之间的合作，旨在提高该数据集可访问性、可用性及科学价值。该数据集来自美国明尼苏达大学的 Cryogenic Dark Matter Search (CDMS) 检测器收集的校准数据。我们描述了如何使用 NSDF 服务将数据从专有格式转换为开放的多分辨率 IDX 结构；开发了用于简便查看信号的 Web 仪表盘；并发布了兼容 Python 的命令行界面 (CLI)，以支持可扩展的工作流程和机器学习应用。这些贡献使高价值暗物质数据集的使用范围更广，降低了新合作者的进入门槛，并支持可重复的跨学科研究。
引用
@article{arxiv.2507.13297,
title = {The Making of a Community Dark Matter Dataset with the National Science Data Fabric},
author = {Amy Roberts and Jack Marquez and Kin Hong NG and Kitty Mickelson and Aashish Panta and Giorgio Scorzelli and Amy Gooch and Prisca Cushman and Matthew Fritts and Himangshu Neog and Valerio Pascucci and Michela Taufer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.13297},
year = {2025}
}
备注
19 pages, 6 figures