RED

La capacità di studiare eventi in cui pochissima energia è stata rilasciata in una LAr-TPC ha assunto un enorme interesse fisico perché permette di cercare l’esistenza di WIMP in una regione di massa, dell’ordine o inferiore al GeV/c2, attualmente molto poco esplorata. Eventi di questo tipo sono caratterizzati dalla presenza del solo segnale indotto dalla ionizzazione, essendo troppo piccolo il segnale di scintillazione primario. D’altro canto, gli effetti di ricombinazione delle cariche di ionizzazione prodotte dal rinculo nucleare potrebbero dipendere dall’orientamento della traccia lungo la quale vengono create, rispetto al campo elettrico della TPC. Al momento non esiste però una teoria definitiva che descriva questo fenomeno della ricombinazione. La possibilità di verificare sperimentalmente, utilizzando anche applicazioni di Maschine Learning, rappresenta un elemento di grande innovazione che in prospettiva potrebbe aprire degli scenari estremamente interessanti per la ricerca diretta di Materia Oscura. 

La TPC di ReD è una versione miniaturizzata di quella che verrà utilizzata in DarkSide-20k. Il sistema di lettura della luce impiega moderni Fotomoltiplicatori al Silicio (SiPM) operanti a temperature criogeniche.  I neutroni emessi da una sorgente radioattiva di 252Cf sono usati per produrre rinculi nucleari che simulano l’interazione delle WIMP e la loro energia è estratta dal tempo di volo ottenuto impiegando uno spettrometro composto da scintillatori plastici.

Le tecniche di ML sono ben adatte per estrarre informazioni e correlazioni presenti in un dataset, imparando dalle misure stesse quale sia un modello efficace per spiegare il fenomeno. Sono già stati applicati con successo ai dati di ReD algoritmi di Machine Learning (ML). Questo ambito di ricerca sta proseguendo sia nella direzione di sviluppare altri algoritmi di ML e confrontarne i risultati, sia nell’ottica di includere  ulteriori parametri sperimentali come, ad esempio, le distribuzioni temporali generate individualmente da ognuno dei SiPM, al momento non utilizzati