The Latin American Giant Observatory (LAGO) is a distributed cosmic ray observatory at a regional scale in Latin America, by deploying a large network of Water Cherenkov detectors (WCD) and other astroparticle detectors in a wide range of latitudes from Antarctica to M\'exico, and altitudes from sea level to more than 5500 m a.s.l. Detectors telemetry, atmospherics conditions and flux of secondary particles at the ground are measured with extreme detail at each LAGO site by using our own-designed hardware and firmware (ACQUA). To combine and analyse all these data, LAGO developed ANNA, our data analysis framework. Additionally, ARTI, a complete framework of simulations designed to simulate the expected signals at our detectors coming from primary cosmic rays entering the Earth atmosphere, allowing a precise characterization of the sites in realistic atmospheric, geomagnetic and detector conditions. As the measured and synthetic data started to flow, we are facing challenging scenarios given a large amount of data emerging, performed on a diversity of detectors and computing architectures and e-infrastructures. These data need to be transferred, analyzed, catalogued, preserved, and provided for internal and public access and data-mining under an open e-science environment. In this work, we present the implementation of ARTI at the EOSC-Synergy cloud-based services as the first example of LAGO' frameworks that will follow the FAIR principles for provenance, data curation and re-using of data. For this, we calculate the flux of secondary particles expected in up to 1 week at detector level for all the 26 LAGO, and the 1-year flux of high energy secondaries expected at the ANDES Underground Laboratory and other sites. Therefore, we show how this development can help not only LAGO but other data-intensive cosmic rays observatories, muography experiments and underground laboratories.


翻译:拉丁美洲巨地观测站(LAGO)是一个分布式的拉丁美洲区域范围的宇宙射线观测站,它通过在从南极洲到Mexico的广泛纬度,从海平面高度到5500米以上高度,在从南极洲到Mexico的广泛纬度,以及从海平面高度到5500米以上的高度,部署大型水切伦科夫探测器(WCD)和其他天体粒子探测器网络,在拉丁美洲的每个LAGO站点部署一个分布式宇宙射线观测站,利用我们自己设计的硬件和固态软件(ACQUA),综合和分析所有这些数据,LAGO开发了ANNA(WD)和数据分析框架。此外,ARTI(A)是一个完整的模拟框架,旨在模拟我们探测器从初级宇宙射线向地球大气层的射线光线向地面高度发射的预期信号,通过测量和合成数据开始流动,我们面对了具有挑战性的设想情景,因为大量的数据正在生成,以多种的探测器和计算结构以及电子结构的稳定性,我们的数据分析框架。 在1号内部数据库中,我们需要转移、分析、预估测算数据,在1号的地球环境的当前数据,以及内部数据将展示中,将展示中提供。

0
下载
关闭预览

相关内容

云服务是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
专知会员服务
50+阅读 · 2021年8月8日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
已删除
将门创投
6+阅读 · 2019年1月11日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
2018年中科院JCR分区发布!
材料科学与工程
3+阅读 · 2018年12月11日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月22日
Precise Detection in Densely Packed Scenes
Arxiv
3+阅读 · 2019年4月8日
Semantics of Data Mining Services in Cloud Computing
Arxiv
4+阅读 · 2018年10月5日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
50+阅读 · 2021年8月8日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
已删除
将门创投
6+阅读 · 2019年1月11日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
2018年中科院JCR分区发布!
材料科学与工程
3+阅读 · 2018年12月11日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员