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Tirocini Triennali - Proposte su attività software
Identificazione di particelle con il metodo della massa invariante nell’esperimento ALICE
Obiettivi: L'obiettivo del tirocinio è l'apprendimento dei metodi di analisi dati usati negli esperimenti di fisica delle alte energie. In particolare, il/la tirocinante imparerà ad utilizzare il framework ROOT e il linguaggio di programmazione C++ per lo studio di particelle cariche provenienti da decadimenti deboli. Il/la tirocinante dovrà imparare ad utilizzare il C++ e il framework ROOT, il framework più utilizzato in fisica per l'analisi dei dati. Alla fine del tirocinio, il/la tirocinante sarà in grado di studiare e ricostruire la massa invariante di particelle neutre che decadono debolmente.
Uso di tecniche di Machine Learning per l'identificazione di particelle nell’esperimento ALICE
Obiettivi: L'obiettivo del tirocinio è l'apprendimento di metodi di analisi dati usati negli esperimenti di fisica delle alte energie. In particolare, il/la tirocinante imparerà ad utilizzare tecniche ti Machine Learning e i fondamenti del linguaggio di programmazione Python per l'identificazione di particelle cariche nel rivelatore ALICE.
Per informazioni:
Prof. Paolo Camerini paolo.camerini@ts.infn.it
Dott.ssa Ramona Lea ramona.lea@ts.infn.it
Dott. Stefano Piano stefano.piano@ts.infn.it
Dott.ssa Grazia Luparello grazia.luparello@ts.infn.it
Dott.ssa Valentina Zaccolo valentina.zaccolo@ts.infn.it
Tirocini Triennali - Proposte su attività hardware
Alcuni esempi di attività hardware focalizzate sulla gestione di apparecchiature di laboratorio e rivelatori al silicio sono riportate di seguito. L’argomento di tirocinio potrà essere concordato in dettaglio con lo studente/la studentessa.
La strumentazione e i dispositivi oggetto delle seguenti proposte saranno accessibili da remoto finché le restrizioni resteranno in vigore. Le attività previste saranno condotte con il supporto del personale autorizzato a essere fisicamente presente in Dipartimento. L’eventuale cancellazione delle restrizioni permetterà ovviamente agli studenti e alle studentesse di continuare di persona le attività nei laboratori.
Sviluppo di codice python per il controllo di alimentatori di tensione, finalizzato allo studio della risposta tensione-corrente dei rivelatori di silicio
Obiettivi formativi: acquisire basi di programmazione in linguaggio Python; familiarizzare con la gestione di sistemi di alimentazione per rivelatori di particelle e con algoritmi di analisi della risposta in Python/C++
Caso di fisica: sensori a pixel monolitici di silicio (MAPS)
Caratterizzazione di sensori a pixel monolitici di silicio in termini di soglie applicate, efficienza di rivelazione, dimensioni del gruppo di pixel attivati
Obiettivi formativi: acquisire dimestichezza con i rivelatori a pixel monolitici di silicio e con la gestione della strumentazione avanzata in uso per il loro controllo; familiarizzare con tecniche di analisi delle prestazioni e della risposta al passaggio di particelle
Caso di fisica: sensori a pixel monolitici di silicio (MAPS)
Risposta alle sollecitazioni meccaniche dei sensori a pixel monolitici di silicio assottigliati e curvati in geometrie innovative
Obiettivi formativi: comprendere la risposta di rivelatori a pixel monolitici di silicio a stimoli meccanici esterni variando la configurazione geometrica del sensore; familiarizzare con tecniche di analisi degli effetti sulla risposta del sensore al passaggio delle particelle e di valutazione degli stress meccanici
Caso di fisica: sensori a pixel monolitici di silicio (MAPS) operati in configurazione geometrica non convenzionale
