Description du sujet de thèse

Le futur doctorant (la future doctorante) renforcera notre participation à l'exploitation des nouvelles données de Super-K, SK-VII et au-delà, avec un niveau de dopage en gadolinium de 0,03%, pour la recherche du fond diffus de neutrino de supernovas (DSNB). Le développement et l'application de nouvelles techniques d'apprentissage profond pour la reconstruction des événements, suivis de la publication des résultats physiques, seront les principales activités du (de la) doctorant(e). Ces nouvelles méthodes d'analyse par apprentissage profond devraient être appliquées dans les années à venir à l'analyse des données de l'expérience Hyper-K. Pendant le doctorat, elles seront non seulement validées avec les données de Super-K, mais également en utilisant les données acquises grâce à la nouvelle expérience de test de détecteur Cherenkov à eau (WCTE) au CERN.

Le signal du DSNB est probablement trop faible pour avoir encore été observé par les télescopes à neutrinos. Cependant, certaines expériences ont été suffisamment sensibles pour établir des limites supérieures, excluant les estimations les plus optimistes du nombre total d'explosions de supernovas dans notre univers depuis ses débuts. Les résultats de Super-K, sans ajout de gadolinium, sont très proches de plusieurs modèles récents de DSNB. Cela nous permet d'être assez optimistes quant à la faisabilité de détecter le DSNB avec les nouvelles données de l’expérience. La principale motivation physique pour l'ajout de gadolinium (Gd) à l'eau était avant tout l'amélioration de la détection des antineutrinos émis par les supernovas grâce à une identification efficace des neutrons, appelée parfois "tagging", pour différencier les neutrinos des antineutrinos. Doper l'eau avec une concentration massique de 0,1 % de Gd garantirait une identification de 90 % des captures de neutrons produits par réaction bêta inverse (IBD), tandis qu'une concentration de 0,03 % est déjà suffisante pour identifier environ 75% des neutrons produits. Des algorithmes sophistiqués tels que les modèles d'apprentissage profond seront appliqués pour la première fois à la recherche DSNB pour divers objectifs tels que l'amélioration du tagging des neutrons, une meilleure discrimination du bruit de fond physique et la reconstruction combinée du positron et du neutron dans les IBD. L'échantillon de données choisi pour la thèse de doctorat inclura, à minima, les données de Super-K couvrant approximativement la période de 2022-2026. Les algorithmes d'apprentissage profond seront appliqués aux échantillons de données et de simulation pour la reconstruction de l'énergie des événements et du vertex d'interaction, la détermination des sélections pour éliminer les bruits de fond, et l'estimation des erreurs systématiques.

Des progrès significatifs en physique des neutrinos ne sont possibles qu'avec une réduction significative des erreurs systématiques des expériences futures. Cela est particulièrement vrai pour des expériences telles que Hyper-K où des erreurs statistiques faibles sont attendues. De manière générale, l’expérience a besoin d'une classification et d'une identification très précises des événements correspondant aux interactions des neutrinos dans l'eau grâce à une reconstruction précise de leurs propriétés physiques (notamment l’énergie et la position). Le détecteur Hyper-K sera essentiellement une caméra en forme de cylindre orientée vers l'intérieur prenant des photos pixelisées d'événements avec émission de lumière Cherenkov par des particules chargées produites dans l'eau. Une compréhension incomplète de la complexité de ces images limite la précision de la mesure finale. WCTE, en tant que prototype pour Hyper-K, appliquera pour la première fois des techniques d'apprentissage profond à ce type de détecteur. L’expérience est actuellement en cours de construction au CERN. La collecte des données de faisceau est prévue pour 2024 et coïncide donc parfaitement avec le programme de la thèse de doctorat. L'expérience WCTE fournit également un banc d'essai à grande échelle pour étudier la conception et les améliorations possibles pour les futures productions de phot-capteurs (mPMT) d’Hyper-K, et pour l'exploitation des premières données prévues pour 2027. D'autres analyses physiques avec WCTE visent à élucider les modèles d'émission de lumière Cherenkov, la propagation de la lumière dans l'eau, la production et les interactions des pions, les interactions leptoniques, la production et le tagging des neutrons. Le doctorant (la doctorante) étudiera la réponse des nouveaux photo-capteurs pour une meilleure compréhension des erreurs systématiques dans ce type de détecteur. Cela devrait permettre d'atteindre les objectifs pour Hyper-K et pourrait également avoir un impact sur les expériences en cours telles que Super-K pour lesquelles, par exemple, les questions de propagation de la lumière dans l'eau n'ont pas été entièrement résolues. L'expérience T2K en cours à J-PARC, étudiant la violation CP dans le secteur leptonique, a commencé à sélectionner précisément les événements de pion produits dans le détecteur Super-K, ce qui nécessite des contraintes plus fortes sur leur comportement dans les détecteurs à eau Cherenkov. De plus, WCTE vise à utiliser les données du faisceau du CERN pour démontrer la possibilité de discrimination électron/gamma, l'un des principaux défis dans la recherche de la violation CP dans T2K. Tous ces sujets nécessiteront une analyse de reconstruction d'événements par apprentissage profond entièrement opérationnelle, ce qui sera également l'objectif du travail du doctorant (de la doctorante).

Contexte de travail

Ce travail de thèse de doctorat sera effectué partiellement au laboratoire LLR de l'Ecole polytechnique à Palaiseau (France) et de son importante équipe "neutrinos", mais comportera également de nombreux séjours au Japon au sein du nouveau laboratoire international ILANCE avec lequel nous collaborons étroitement. Le doctorant (la doctorante) bénéficiera sur place d'un environnement scientifique et culturel exceptionnel avec un encadrement français et japonais pour ses travaux. En effet, ce laboratoire international est situé sur le campus de Kashiwa de l'Université de Tokyo, au nord-est de la ville de Tokyo. Il accueille en permanence des scientifiques des laboratoires français du CNRS/IN2P3 et de quatre départements de l'Université de Tokyo.

Contraintes et risques

Il n'y a pas de contraintes particulières ni de risque associé au travail de doctorat. Les séjours au Japon sont par contre une nécessité pour ce travail.