Caratterizzazione dei segnali di elettroluminescenza prodotti da eventi di rinculo nucleare nella camera a proiezione temporale a doppia fase di argon dell'esperimento ReD mediante Autoencoder Convoluzionali

The nature of dark matter, which constitutes 26% of the mass-energy content of the Universe, remains a key mystery in astroparticle physics. Among the most compelling dark matter candidates are Weakly Interacting Massive Particles (WIMPs), whose thermal relic abundance from the Big Bang aligns with current observations. The Global Argon Dark Matter Collaboration (GADMC) seeks to directly detect WIMPs using DarkSide-20k, a multi-ton dual-phase liquid argon Time Projection Chamber (LAr TPC) under construction at INFN Laboratori Nazionali del Gran Sasso. This detector will identify WIMP-nucleon scattering events by detecting both prompt scintillation light and ionization charge, with the latter measured through delayed electroluminescence signals. While conventional WIMP searches focus on masses around hundreds of GeV/c², interest has recently expanded to lighter WIMPs, down to 1 GeV/c². The properties of liquid argon and LAr TPC technology make them highly suited for probing such candidates. However, detecting WIMP-induced nuclear recoils at these low masses, where deposited energies are only a few keV, presents unique challenges. These include difficulties in detecting scintillation signals and uncertainties in the ionization response at sub-5 keV recoil energies. Data from DarkSide-50 enabled the development of a preliminary ionization response model, but calibration in this low-energy regime remains incomplete due to significant ionization quenching fluctuations. The Recoil Directionality (ReD) experiment addresses this gap with a focused campaign to study the ionization response of argon at low recoil energies. ReD employs a miniaturized TPC irradiated with neutrons under two-body kinematics, enabling precise measurements of ionization quenching in this unexplored energy range. This thesis details my contributions to the ReD project, from commissioning and data acquisition to the development of an artificial intelligence-based analysis method. Specifically, I implemented a convolutional autoencoder (CAE) to classify electroluminescence signals recorded by silicon photomultipliers at cryogenic temperatures. By leveraging machine learning, the CAE efficiently identified patterns in experimental data, offering a novel, data-driven approach to nuclear recoil event tagging. This thesis also evaluates the performance of the CAE-based tagging method against the conventional signal-selection method. The document is structured as follows: Chapter 1 reviews dark matter and WIMP detection technologies, Chapter 2 details argon-based TPCs in the GADMC program, Chapter 3 focuses on the ReD experiment and its preliminary results, Chapter 4 presents the CAE-based tagging methodology, and Chapter 5 discusses the results and their comparison to traditional approaches.

La natura della materia oscura, che costituisce il 26% del contenuto di massa-energia dell'Universo, rimane uno dei principali misteri della fisica delle astroparticelle. Tra i candidati più promettenti vi sono le Particelle Massive debolmente Interagenti (WIMP), la cui abbondanza come traccia termica del Big Bang è coerente con le osservazioni attuali. La Global Argon Dark Matter Collaboration (GADMC) è impegnata nella rilevazione diretta delle WIMP attraverso DarkSide-20k, una camera a proiezione temporale (Time Projection Chamber, TPC) a doppia fase e multi-tonnellata di argon liquido, attualmente in costruzione presso i Laboratori Nazionali del Gran Sasso dell'INFN. Questo rivelatore sarà in grado di identificare eventi di scattering WIMP-nucleone rilevando segnali sia da luce di scintillazione che la carica di ionizzazione, quest’ultima misurata tramite segnali di elettroluminescenza ritardati. Mentre le ricerche convenzionali si concentrano su WIMP con masse dell'ordine di centinaia di GeV/c², l'interesse si è recentemente esteso verso WIMP più leggere, con masse fino a 1 GeV/c². Le proprietà dell'argon liquido e della tecnologia LAr TPC sono particolarmente adatte per sondare questi candidati a bassa massa. Tuttavia, il rilevamento di rinculi nucleari indotti da WIMP in questa fascia di massa presenta sfide significative: i depositi di energia sono nell'ordine di pochi keV, rendendo difficile la rilevazione dei segnali di scintillazione e introducendo incertezze nella risposta di ionizzazione al di sotto di 5 keV. I dati raccolti con DarkSide-50 hanno permesso lo sviluppo di un modello preliminare della risposta di ionizzazione, ma la calibrazione in questo regime energetico rimane incompleta a causa dell’assenza di dati sperimentali che descrivono il fenomeno a basse energie di rinculo. L’esperimento Recoil Directionality (ReD) affronta questa lacuna con una campagna dedicata a studiare la risposta di ionizzazione dell’argon a basse energie di rinculo. ReD utilizza una TPC miniaturizzata irradiata con neutroni secondo un approccio cinematico a due corpi, permettendo misurazioni precise del quenching di ionizzazione in questa regione energetica inesplorata. Questa tesi descrive il mio contributo al progetto ReD, dall’allestimento dell’apparato sperimentale all'acquisizione dati, fino allo sviluppo di un metodo di analisi basato sull'intelligenza artificiale. In particolare, ho implementato un autoencoder convoluzionale (CAE) per classificare i segnali di elettroluminescenza registrati da fotomoltiplicatori in silicio operanti a temperature criogeniche. Sfruttando il machine learning, il CAE ha identificato con efficienza i pattern nei dati sperimentali, offrendo un approccio innovativo e data-driven per la selezione di eventi di rinculo nucleare. La tesi valuta inoltre le prestazioni del metodo basato su CAE rispetto all'approccio convenzionale di selezione dei segnali. La struttura del documento è organizzata come segue: il Capitolo 1 offre una panoramica sulla materia oscura e le tecnologie per la rilevazione delle WIMP, il Capitolo 2 descrive la tecnologia delle TPC a doppia fase di argon e il programma della GADMC, il Capitolo 3 si focalizza sull'esperimento ReD e sui risultati preliminari, il Capitolo 4 presenta la metodologia di tagging basata sul CAE, e il Capitolo 5 discute i risultati e il confronto con gli approcci tradizionali.