Mögliche IceCube Abschlussarbeiten

  Logo des IceCube Experiments © The IceCube Collaboration

Detektorentwicklung

  • Entwicklung und Bau von abbildenden Luft-Cherenkov-Teleskopen (IceAct) zur Messung von Luftschauern an der Oberfläche
  • Kalibration optischer Sensoren für das Upgrade von IceCube
  • Entwicklung akustischer Module für die verbesserte Kalibration von IceCube

Analyse und Methoden

  • Entwicklung und Test neuer Analyseverfahren, verbesserter Rekonstruktions-Algorithmen und Machine-Learning Methoden für die verbesserte Messung hochenergetischer astrophysikalischer und atmosphärischer Neutrinos
  • Analyse der Südpoldaten und Teststudien für die verbesserte Messung kosmischer Strahlung mit IceAct
  • Analyse der IceCube Daten
  • Methodenentwicklung für die akustische Kalibration von IceCube

Weitere Themen nach Vereinbarung

  • Literatur-Recherchen
  • Simulationsstudien
  • Computing Methoden
  • theoretische Arbeiten
  • etc...

Beispiele für mögliche Bachelorarbeiten im Jahr 2022 sind (Detektorentwicklung, Analyse, Monte-Carlo, Computing, Theorie):

  1. IceAct: Test und Bau von IceAct Teleskopen im Labor und Feld, Kalibration der Kamera (D)
  2. IceAct: Analyse der 2020 Daten vom Südpol: Daten-Simulations Vergleiche, Zeitstabiliät, Wetter-Daten (A/D)
  3. IceAct: Analyse von Luftschauerbildern mit Machine Learning (A/C)
  4. IceCube: Verbesserung und Validierung von Simulationsmethoden für magnetische Monopole in IceCube (M/C)
  5. IceCube-Gen2: PMT Testmessungen und Analyse für das IceCube Upgrade (D/A)
  6. IceCube: Validierung der Verbesserungen neuer Machine-Learning Methoden und Observablen für die Messung astrophysikalischer Neutrinos  (A/M/C)
  7. IceCube: Validierung der Rekonstruktionsgenauigkeit über die Messung des Schattens des Mondes in kosmischer Strahlung (M/A)
  8. IceCube: Visualisierung und Analyse der Feature Importance für DeepL Rekonstruktionsverfahren (C/M)

  9. IceCube: Test der Robustheit von Deep Learning Rekonstruktionsmethoden gegen Adverserial Attacks (C/M)

  10. IceCube-Gen2: Firmwareentwicklung für das Akustik Modul (D/C)
  11. IceCube-Gen2: Schwimmbadtests des Leistungsvermögens der akustischen Kalibrationsmodule (D/A)
  12. IceCube-Gen2: Genauigkeitsschätzung der Geometriekalibration durch Akustik Module (M/A)

Beispiele für mögliche Masterarbeitsthemen im Jahr 2022 (Detektorentwicklung, Analyse, Monte-Carlo, Computing, Theorie):

 

  1. IceAct: Analysis of the South Pole data: Coincidences with IceCube and IceTop and Stereo observations (A/M/C)
  2. IceAct: Event-reconstruction with Machine Learning (A/M/C)
  3. IceAct: Studies of cosmic ray composition sensitivity with IceAct (A/M/C)
  4. IceCube-Gen2/IceAct: Simulationsstudie für das Leistungsvermögen von IceAct-Gen2 (M/A)
  5. IceCube-Gen2: PMT characterization for the IceCube Upgrade (D/A)
  6. IceCube-Gen2: Development and Test of the Acoustic Module for the IceCube Upgrade (D)
  7. IceCube: Geometry calibration using trilateration with a global likelihood method (D/M/C)
  8. IceCube: Understanding hidden and correlated uncertainties and Deep Learning Methods in IceCube in the context of adversarial attacks (M/C/A)
  9. IceCube: Analysis of the pointing accuracy of highest energy cosmic neutrinos with Deep-Learning methods (M/C/A)
  10. IceCube: Search for magnetic monopoles in IceCube (A/M/C)
  11. IceCube: Application of Recurrent Neural Networks for analysing time series data in IceCube and application to magnetic monopole searches (M/C)
  12. IceCube: Measurement of variations of atmospheric neutrinos caused by temperature variations in the Earth atmosphere (A/M)
  13. IceCube: Observation of the shadow of the moon in Cosmic Rays. Calibration of the geometry and angular resolution (A/M/C)
  14. IceCube: Validation and optimization of Machine Learning methods for the data selection of astrophysical neutrinos (A/M/C)

  Beispiele für erfolgreich abgeschlossene Arbeiten der vergangenen Jahre finden Sie hier.