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Space Rider maiden flight orbital particles identification using THOR instrument and Machine Learning techniques

Bibliographic Details
Main Author: Gonçalves, Joana Maria da Orada Carujo Mendes
Publication Date: 2025
Format: Master thesis
Language: eng
Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
Download full: https://hdl.handle.net/10316/118543
Summary: Dissertação de Mestrado em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
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Distinguishing between the different types of particles (e.g., protons, photons, electrons, and alpha particles) and separating them from background noise plays a key role in this study. However, high-energy astrophysics faces challenges such as large, complex datasets, noise interference, and difficulties in distinguishing radiation sources. Several key areas, including emission source identification and gamma-ray polarization analysis, remain underexplored, highlighting the need for advanced approaches.This study explores the feasibility of an ML-based method for orbital particle identification, using data from a newly developed sensor for high-energy astrophysics. A dataset was assembled from previously collected data and labelled model training and validation. The proposed system could be integrated into the European Space Agency (ESA) Space Rider, a recoverable spacecraft, to study orbital radiation, terrestrial gamma-ray flashes, and emissions from high-energy objects.A preprocessing stage was essential to refine key features and improve classification accuracy. Convolutional Neural Networks (CNNs) were used for their ability to distinguish patterns in high-energy astrophysics data. Despite challenges such as adapting the dataset and ensuring consistent performance, results demonstrate CNNs’ potential for particle classification. These findings offer a starting point for future developments in high-energy astrophysics.A indústria espacial desenvolve-se rapidamente, impulsionada pelo avanço tecnológico da Aprendizagem Computacional (AC). Estes métodos melhoram a análise de dados, aumentando a precisão e a eficiência na identificação de partículas de alta energia. O estudo dessas partículas é essencial para explorar a composição e o comportamento do Universo. Fazer a distinção entre os diferentes tipos de partículas (por exemplo, protões, fotões, eletrões e partículas alfa) e a sua separação do ruído de fundo desempenham um papel fundamental no presente estudo. No entanto, a astrofísica de alta energia enfrenta desafios, como analisar grandes conjuntos de dados complexos, interferências de ruído e dificuldades em distinguir fontes de radiação. Algumas áreas-chave, incluindo a identificação de fontes de emissão e análise de polarização de raios gama, permanecem pouco exploradas, destacando a necessidade de abordagens avançadas.Este estudo explora a viabilidade de um método baseado em AC para identificar partículas orbitais, utilizando dados de um sensor recém-desenvolvido para a astrofísica de alta energia. Um dataset foi criado a partir de dados adquiridos anteriormente e rotulados para o treino e validação do modelo. O sistema proposto será integrado no Space Rider da Agência Espacial Europeia (ESA), uma nave espacial recuperável, para estudar a radiação orbital, os flashes de raios gama terrestres e as emissões de objetos de alta energia.Uma etapa de pré-processamento foi essencial para refinar características importantes e melhorar a precisão da classificação. As Redes Neurais Convolucionais (CNNs) foram utilizadas com o objetivo de distinguir padrões em dados de astrofísica. Apesar dos desafios, como a adaptação do conjunto de dados e o facto de se ter de se garantir um desempenho consistente, os resultados demonstraram o potencial das CNNs para a classificação de partículas. Este estudo oferece um ponto de partida para futuros desenvolvimentos na astrofísica de alta energia.Outro - Entidade: ESA. Tipo de financiamento: bolsa via programa PRODEX da ESA2025-02-202025-08-19T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://hdl.handle.net/10316/118543https://hdl.handle.net/10316/118543TID:203930010engGonçalves, Joana Maria da Orada Carujo Mendesinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2025-04-02T17:37:04Zoai:estudogeral.uc.pt:10316/118543Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-29T06:12:41.973571Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse
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