The Cherenkov Telescope Array (CTA), conceived as an array of tens of imaging atmospheric Cherenkov telescopes (IACTs), is an international project for a next-generation ground-based gamma-ray observatory, aiming to improve on the sensitivity of current-generation instruments a factor of five to ten and provide energy coverage from 20 GeV to more than 300 TeV. Arrays of IACTs probe the very-high-energy gamma-ray sky. Their working principle consists of the simultaneous observation of air showers initiated by the interaction of very-high-energy gamma rays and cosmic rays with the atmosphere. Cherenkov photons induced by a given shower are focused onto the camera plane of the telescopes in the array, producing a multi-stereoscopic record of the event. This image contains the longitudinal development of the air shower, together with its spatial, temporal, and calorimetric information. The properties of the originating very-high-energy particle (type, energy, and incoming direction) can be inferred from those images by reconstructing the full event using machine learning techniques. In this contribution, we present a purely deep-learning driven, full-event reconstruction of simulated, stereoscopic IACT events using CTLearn. CTLearn is a package that includes modules for loading and manipulating IACT data and for running deep learning models, using pixel-wise camera data as input.
Reconstruction of stereoscopic CTA events using deep learning with CTLearn / Miener T.; Nieto D.; Brill A.; Spencer S.; Contreras J.L.; Abdalla H.; Abe H.; Abe S.; Abusleme A.; Acero F.; Acharyya A.; Acin Portella V.; Ackley K.; Adam R.; Adams C.; Adhikari S.S.; Aguado-Ruesga I.; Agudo I.; Aguilera R.; Aguirre-Santaella A.; Aharonian F.; Alberdi A.; Alfaro R.; Alfaro J.; Alispach C.; Aloisio R.; Alves Batista R.; Amans J.-P.; Amati L.; Amato E.; Ambrogi L.; Ambrosi G.; Ambrosio M.; Ammendola R.; Anderson J.; Anduze M.; Anguner E.O.; Antonelli L.A.; Antonuccio V.; Antoranz P.; Anutarawiramkul R.; Aragunde Gutierrez J.; Aramo C.; Araudo A.; Araya M.; Arbet-Engels A.; Arcaro C.; Arendt V.; Armand C.; Armstrong T.; Arqueros F.; Arrabito L.; Arsioli B.; Artero M.; Asano K.; Ascasibar Y.; Aschersleben J.; Ashley M.; Attina P.; Aubert P.; Singh C.B.; Baack D.; Babic A.; Backes M.; Baena V.; Bajtlik S.; Baktash A.; Balazs C.; Balbo M.; Ballester O.; Ballet J.; Balmaverde B.; Bamba A.; Bandiera R.; 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( 37th International Cosmic Ray Conference, ICRC 2021 deu 2021).
Reconstruction of stereoscopic CTA events using deep learning with CTLearn
Burtovoi A.;
2022
Abstract
The Cherenkov Telescope Array (CTA), conceived as an array of tens of imaging atmospheric Cherenkov telescopes (IACTs), is an international project for a next-generation ground-based gamma-ray observatory, aiming to improve on the sensitivity of current-generation instruments a factor of five to ten and provide energy coverage from 20 GeV to more than 300 TeV. Arrays of IACTs probe the very-high-energy gamma-ray sky. Their working principle consists of the simultaneous observation of air showers initiated by the interaction of very-high-energy gamma rays and cosmic rays with the atmosphere. Cherenkov photons induced by a given shower are focused onto the camera plane of the telescopes in the array, producing a multi-stereoscopic record of the event. This image contains the longitudinal development of the air shower, together with its spatial, temporal, and calorimetric information. The properties of the originating very-high-energy particle (type, energy, and incoming direction) can be inferred from those images by reconstructing the full event using machine learning techniques. In this contribution, we present a purely deep-learning driven, full-event reconstruction of simulated, stereoscopic IACT events using CTLearn. CTLearn is a package that includes modules for loading and manipulating IACT data and for running deep learning models, using pixel-wise camera data as input.
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