JE3 Méthode et outils de l’étude scientifique avancée des rayons gammas

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    L’objectif de ce projet est d’étudier les techniques modernes de traitement du signal de la communauté scientifique et mathématique au sens large et de les appliquer à l’analyse des données de rayons gamma à très haute énergie.

    Cela s’applique aussi bien à la reconstruction des données brutes des télescopes Cherenkov, où nous nous efforçons d’abaisser le seuil d’énergie et d’améliorer la résolution angulaire et le rejet des rayons cosmiques, qu’à la détection en temps réel des sources transitoires dans les données de haut niveau.

    Cette étude profite aux instruments à rayons gamma actuels et futurs, en particulier le futur observatoire Cherenkov Telescope Array (CTA), tout en donnant simultanément une visibilité aux groupes locaux au sein de plusieurs grands projets.

     

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    POSITION NOM LABORATOIRE GRADE, EMPLOYEUR
    WP leader Karl KOSACK AIM CDI, CEA
    WP membre Jérémie Decock AIM Postdoc, Univ. Paris VII
    WP membre Sandrine Pires CosmoStat CDI, CEA
    WP membre Bruno Khelifi APC CDI, CNRS
    WP membre Fabio Acéro AIM CDI, CNRS
    WP membre Tino Michael AIM Postdoc, ASTERICS
    WP membre Thierry Stolarczyk AIM CDI, CEA

     

     

     

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    Aperçu des résultats actuels :

     

    • Une bibliothèque de débruitage par ondelettes basée sur les techniques du laboratoire CosmoStat a été développée, testée et appliquée aux données réalistes de l’IACT pour tenter d’améliorer les performances.
    • Une chaîne complète de traitement des données de bout en bout a été produite pour analyser les données IACT depuis l’image brute jusqu’aux résultats scientifiques de haut niveau (listes d’événements reconstruites et fonctions d’intervention instrumentales). Cette chaîne sera intégrée dans le pipeline officiel de traitement des données du CTA et pourra bientôt être utilisée pour traiter les données HESS de manière optionnelle. Le développement de cette chaîne a permis de faire des comparaisons de haut niveau entre les performances scientifiques des techniques de traitement d’images utilisées dans ce projet et les techniques standard.
    • Le débruitage par ondelettes permet d’obtenir une meilleure fonction d’étalement ponctuel que l’analyse standard pour toutes les énergies. Ceci peut être attribué à une meilleure extraction du signal et à l’amélioration du nombre d’images par douche utilisables pour la reconstruction d’événements (images faibles qui conservent encore suffisamment d’informations géométriques pour être utiles et qui peuvent être rejetées par les techniques de nettoyage standard).
    • Les courbes de sensibilité initiales montrent que l’ondelette surpasse une analyse standard par des facteurs de 20 à 200%, particulièrement bien dans la gamme des basses énergies proches du seuil de détection, mais des améliorations sont également observées aux énergies élevées en raison d’une meilleure PSF. Ces résultats préliminaires proviennent d’une analyse récente de l’ensemble du réseau de télescope CTA-Sud et sont en cours de recoupement.
    • Tous les logiciels produits sous forme de bibliothèques open-source, principalement en langage Python avec un peu de C+++. Ces bibliothèques peuvent être publiées publiquement, avec un reconnaissance appropriée du soutien d’UnivEarths. Ils seront vraisemblablement utilisés dans le pipeline de traitement des données du CTA, ainsi que pour des études plus approfondies des données des télescopes HESS.

    Objectifs futurs :

     

    • L’amélioration de la sensibilité obtenue grâce à la technique de débruitage des ondelettes n’est actuellement démontrée qu’avec les données de Monte-Carlo. Une extension significative de ce projet serait de l’appliquer aux données réelles du réseau de télescope HESS, en particulier dans les cas scientifiques où un seuil plus bas ou une meilleure FSP apporterait une amélioration. Par exemple, la région du Centre Galactique, un reste de supernova, ou une source ponctuelle variable faible.
    • Une étude préliminaire a montré qu’il était extrêmement prometteur d’appliquer les mêmes techniques de débruitage des ondelettes aux datacubes de données des douches qui dépendent du temps plutôt que les images intégrées dans le temps utilisées actuellement. Ceci ajoute une 3ème dimension dans la transformation en ondelettes, ce qui est facilement réalisable (en fait déjà réalisé), mais nécessite plus d’étude pour déterminer les seuils de nettoyage optimaux. En cas de succès, cela signifierait que l’application du débruitage pourrait commencer à un niveau plus précoce dans la chaîne de traitement des données, et l’utilisation d’un plus grand nombre d’informations pourrait améliorer encore la sensibilité. Cela peut être particulièrement intéressant pour l’analyse en temps réel, où les étapes d’étalonnage, d’intégration temporelle (qui comprend la détection des pics de la série temporelle et d’autres techniques de filtrage) pourraient être combinées en une seule transformation d’ondelettes.
    • Il convient d’examiner si les paramètres d’ondelettes peuvent être utilisés dans l’étape de discrimination gamma-hadron du pipeline à la place (ou en plus) des “paramètres Hillas” basés sur le moment qui sont actuellement utilisés et qui sont calculés après le débruitage. Ces informations supplémentaires peuvent également améliorer la sensibilité.
    • Le code tel qu’il est actuellement développé présente encore quelques goulets d’étranglement de vitesse, en particulier la nécessité de transférer les données vers les algorithmes d’ondelettes au format FITS. Cela pourrait être considérablement amélioré en réécrivant et en simplifiant une partie du code CosmoStat.
    • Les produits finaux devraient être entièrement documentés, vérifiés et emballés dans un format convenable afin qu’ils puissent être maintenus et inclus, par exemple, dans l’analyse standard CTA ou HESS. Cela nécessite des travaux de nettoyage et d’entretien.

     

     

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    Jusqu’à présent, les travaux n’ont été présentés que lors d’une réunion de consortium du CTA et d’un atelier sur les pipelines du CTA. Ceci était principalement dû à l’absence de résultats concrets jusqu’à récemment. Nous espérons que les résultats finaux pourront être présentés rapidement.