SPORE: An Event-Level Sampling Pipeline for Multi-Telescope Neutrino Astronomy

Resumo Técnico: spore – Um Pipeline de Amostragem ao Nível de Evento para a Astronomia de Neutrinos com Múltiplos Telescópios

Definição do Problema
O campo da astronomia de neutrinos de alta energia está transitando para uma era de múltiplos telescópios e múltiplas energias, envolvendo a operação simultânea de detectores como IceCube, KM3NeT, P-ONE, TRIDENT e IceCube-Gen2, juntamente com arrays futuros propostos (TAMBO, TRINITY, GRAND, HERON). As ferramentas de simulação atuais falham em suportar adequadamente a análise ao nível de evento entre esses diversos instrumentos. Os pipelines de Monte Carlo de ponta a ponta existentes (por exemplo, Prometheus) são computacionalmente caros e exigem cadeias de reconstrução proprietárias. Por outro lado, ferramentas que operam em distribuições agregadas (por exemplo, toise) são adequadas para estudos de design, mas não podem gerar eventos reconstruídos individuais necessários para análises de verossimilhança modernas. Há uma necessidade crítica de uma ferramenta de código aberto, agnóstica a IRF, capaz de gerar dados realistas ao nível de evento a partir de funções de resposta de instrumentos (IRFs) tabuladas, tanto para fontes pontuais quanto estendidas, para múltiplos detectores.

Metodologia
O artigo apresenta o spore, um pacote puramente em Python (requerendo Python ≥3.11) projetado para preencher essa lacuna. A arquitetura do software é modular, separando o tratamento de coordenadas, definições de física, modelagem de fontes, carregamento de resposta de detector e amostragem de eventos.

• Estrutura de Função de Resposta de Instrumento (IRF): O spore ingere as respostas dos detectores em um formato HDF5 padronizado e agnóstico à seleção. Este formato encapsula três componentes principais:

  1. Área Efetiva ($A_{eff}$): Definida como uma função da energia do neutrino e do ângulo de zenite, distinguindo entre eventos do tipo trilha (track-like, primariamente $\nu_\mu$) e do tipo cascata (cascade-like).
  2. Função de Espalhamento de Ponto (PSF): Armazenada como uma função de distribuição cumulativa (CDF) inversa do deslocamento angular $\psi$ dado a energia real, permitindo a amostragem das direções reconstruídas.
  3. Resolução de Energia: Armazenada como uma CDF inversa da razão logarítmica $\Delta = \ln(E_{reco}/E_{true})$, permitindo a amostragem das energias reconstruídas.
     Nota: A estrutura também suporta distribuições conjuntas (por exemplo, $P(E_{reco}, \psi, \sigma_\psi | E_{true}, \delta)$) diretamente, caso sejam fornecidas.

• Modelos de Fonte: O pacote suporta dois geometrias de fonte primárias:

  1. Fontes Pontuais: Definidas por coordenadas celestes fixas e um modelo de fluxo diferencial (lei de potência analítica ou tabulada).
  2. Fontes Estendidas: Definidas por templates espaciais (ex: plano galáctico, halos de matéria escura) com fluxo dependente de energia, declinação e ascensão reta.
     Os modelos de fluxo podem ser isotrópicos ou espacialmente dependentes, com suporte para espectros tabulados em 1D, 2D ou 3D.

• Algoritmos de Amostragem:

  • Amostrador de Fonte Pontual: Computa a distribuição cumulativa da taxa de eventos sobre a energia e amostra as energias reais via CDF inversa. As direções e energias reconstruídas são suavizadas usando a PSF e a resolução de energia.
  • Amostrador de Fonte Estendida: Utiliza uma abordagem de CDF inversa hierárquica em uma grade 3D ($\sin\delta$, $\alpha$, $\ln E$). Para lidar com a distribuição conjunta não fatorizável causada pela área efetiva dependente do zenite, o amostrador pré-computa funções de peso e fatoriza a distribuição conjunta em probabilidades condicionais. Ele emprega o binamento de energia adaptativo para resolver características espectrais íngremes próximas aos limiares de detecção.
  • Suporte a Multi-Detector: Ambos os amostradores aceitam listas de detectores. Cada detector amostra de forma independente o número de eventos via Poisson com base em sua área efetiva específica e localização geográfica, com os eventos marcados por ID de detector para análises conjuntas.
  • Modos: A amostragem pode ser realizada no "modo Poisson" (contagens de eventos estocásticos) ou no "modo de N fixo". As áreas efetivas podem ser avaliadas em uma única época (instantânea) ou médias sobre um ciclo diurno (estado estacionário).

Principais Contribuições

1. Geração de Eventos ao Nível de Evento a partir de IRFs Tabuladas: O spore é a primeira ferramenta pública capaz de gerar eventos reconstruídos individuais (direção, energia, tempo, morfologia, zenite/azimute local) diretamente de IRFs tabuladas sem a necessidade de cadeias de simulação proprietárias.
2. Agnosticismo de IRF: O pacote desacopla a maquinaria de simulação de detectores específicos. Qualquer telescópio de neutrinos com $A_{eff}$, PSF e resolução de energia disponíveis pode ser integrado via um arquivo HDF5.
3. Suporte Nativo a Multi-Telescópio: A estrutura lida nativamente com análises conjuntas de listas de detectores heterogêneos, permitindo a amostragem simultânea para instrumentos com resoluções e localizações distintas.
4. Amostragem Hierárquica: O amostrador de fonte estendida evita o burn-in de MCMC ao usar uma grade de CDF inversa hierárquica pré-computada, lidando eficientmente com mapas de fluxo espacial complexos.

Resultados de Validação
Os autores validaram o spore usando dois lançamentos públicos de dados do IceCube:

1. Lançamento HESE de 7,5 Anos: O espectro de energia depositada amostrado para trilhas de eventos iniciados de alta energia (HESE) segue a expectativa do melhor ajuste publicada. Uma comparação de 1.000 pseudo-experimentos contra os dados observados mostra que os dados caem dentro da distribuição de bondade de ajuste, confirmando que o amostrador reproduz tanto a média esperada quanto as flutuações de Poisson.
2. IceCube 10 Anos de Trilhas (Céu Norte):
   • Distribuição de Declinação: A distribuição de declinação amostrada para trilhas do céu norte concorda com os dados observados dentro de 10–15%.
   • Energia Reconstruída: A distribuição de energia concorda com os dados na maior parte da amostra (pico próximo a 800 GeV até dezenas de TeV). No entanto, abaixo de 600 GeV, o amostrador superestima a taxa em até um fator de três. Os autores atribuem essa discrepância ao binamento grosseiro (0,5 em $\log_{10} E$) e à média de declinação da matriz de suavização pública usada na IRF, e não a uma falha no algoritmo de amostragem. Isso foi confirmado por um cálculo de forward-fold independente que produziu resultados semelhantes.
3. Análise de Fonte Pontual ($\psi^2$): Uma amostra de eventos sintéticos incluindo um sinal em NGC-1068 foi gerada. A distribuição $\psi^2$ resultante reproduz corretamente a forma do fundo esperado (via scrambling de RA) e o excesso de sinal, validando a amostragem da PSF e o peso dependente da declinação.

Significância e Alegações
O artigo posiciona o spore como uma ferramenta necessária para o cenário evolutivo da astronomia de neutrinos. Sua principal significância reside em permitir a análise ao nível de evento para estudos de múltiplos detectores sem o custo computacional de simulações de Monte Carlo completas ou a necessidade de software de reconstrução proprietário.

Os autores afirmam modestamente que o spore preenche uma lacuna específica: nenhuma outra ferramenta pública produz simultaneamente (i) eventos reconstruídos de nível final, (ii) suporta uma ampla gama de hipóteses de fonte dentro de um único framework, e (iii) permite a extensão para novos observatórios simplesmente fornecendo um arquivo de resposta em vez de modificar o código. O artigo observa explicitamente limitações, como a incapacidade de simular múons atmosféricos (não há IRF fornecida) e a dependência da fidelidade das IRFs de entrada, particularmente o binamento grosseiro das matrizes de suavização públicas, que limita a precisão em baixas energias. Trabalhos futuros são delineados para expandir a biblioteca de arquivos de IRF, suportar áreas efetivas dependentes do tempo e fornecer interfaces de nível superior para varredura de sensibilidade.