Abstract
The atmospheric depth of the air shower maximum Xmax is an observable commonly used for the determination of the nuclear mass composition of ultra-high energy cosmic rays. Direct measurements of Xmax are performed using observations of the longitudinal shower development with fluorescence telescopes. At the same time, several methods have been proposed for an indirect estimation of Xmax from the characteristics of the shower particles registered with surface detector arrays. In this paper, we present a deep neural network (DNN) for the estimation of Xmax. The reconstruction relies on the signals induced by shower particles in the ground based water-Cherenkov detectors of the Pierre Auger Observatory. The network architecture features recurrent long short-term memory layers to process the temporal structure of signals and hexagonal convolutions to exploit the symmetry of the surface detector array. We evaluate the performance of the network using air showers simulated with three different hadronic interaction models. Thereafter, we account for long-term detector effects and calibrate the reconstructed Xmax using fluorescence measurements. Finally, we show that the event-by-event resolution in the reconstruction of the shower maximum improves with increasing shower energy and reaches less than 25 g/cm2 at energies above 2×1019 eV.
| Original language | English |
|---|---|
| Article number | P07019 |
| Journal | Journal of Instrumentation |
| Volume | 16 |
| Issue number | 7 |
| DOIs | |
| State | Published - Jul 2021 |
| Externally published | Yes |
Keywords
- Calibration and fitting methods
- Cluster finding
- Data analysis
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In: Journal of Instrumentation, Vol. 16, No. 7, P07019, 07.2021.
Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
TY - JOUR
T1 - Deep-learning based reconstruction of the shower maximum Xmax using the water-Cherenkov detectors of the Pierre Auger Observatory
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N1 - Publisher Copyright: © 2021 The Author(s).
PY - 2021/7
Y1 - 2021/7
N2 - The atmospheric depth of the air shower maximum Xmax is an observable commonly used for the determination of the nuclear mass composition of ultra-high energy cosmic rays. Direct measurements of Xmax are performed using observations of the longitudinal shower development with fluorescence telescopes. At the same time, several methods have been proposed for an indirect estimation of Xmax from the characteristics of the shower particles registered with surface detector arrays. In this paper, we present a deep neural network (DNN) for the estimation of Xmax. The reconstruction relies on the signals induced by shower particles in the ground based water-Cherenkov detectors of the Pierre Auger Observatory. The network architecture features recurrent long short-term memory layers to process the temporal structure of signals and hexagonal convolutions to exploit the symmetry of the surface detector array. We evaluate the performance of the network using air showers simulated with three different hadronic interaction models. Thereafter, we account for long-term detector effects and calibrate the reconstructed Xmax using fluorescence measurements. Finally, we show that the event-by-event resolution in the reconstruction of the shower maximum improves with increasing shower energy and reaches less than 25 g/cm2 at energies above 2×1019 eV.
AB - The atmospheric depth of the air shower maximum Xmax is an observable commonly used for the determination of the nuclear mass composition of ultra-high energy cosmic rays. Direct measurements of Xmax are performed using observations of the longitudinal shower development with fluorescence telescopes. At the same time, several methods have been proposed for an indirect estimation of Xmax from the characteristics of the shower particles registered with surface detector arrays. In this paper, we present a deep neural network (DNN) for the estimation of Xmax. The reconstruction relies on the signals induced by shower particles in the ground based water-Cherenkov detectors of the Pierre Auger Observatory. The network architecture features recurrent long short-term memory layers to process the temporal structure of signals and hexagonal convolutions to exploit the symmetry of the surface detector array. We evaluate the performance of the network using air showers simulated with three different hadronic interaction models. Thereafter, we account for long-term detector effects and calibrate the reconstructed Xmax using fluorescence measurements. Finally, we show that the event-by-event resolution in the reconstruction of the shower maximum improves with increasing shower energy and reaches less than 25 g/cm2 at energies above 2×1019 eV.
KW - Calibration and fitting methods
KW - Cluster finding
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KW - Large detector systems for particle and astroparticle physics
KW - Particle identification methods
KW - Pattern recognition
UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85111106773&partnerID=8YFLogxK
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M3 - Artículo
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SN - 1748-0221
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