Beatrice Pedretti, studentessa del corso di dottorato in Ingegneria dell’Informazione al Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano, ha ricevuto l’EXRS 2024 Best Poster Award per il poster “CASPER-AI: Machine Learning for Enhanced Active Collimation in Monolithic Arrays of SDDs”.

Il poster, presentato all’ultima edizione della European X-ray Spectrometry Conference (EXRS 2024), tenutasi ad Atene dal 24 al 28 giugno 2024, è stato scritto in collaborazione con Giacomo Borghi, Giacomo Ticchi, Marco Carminati e Carlo Fiorini del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria.

Il poster illustra le sfide del charge-sharing nella spettroscopia di fluorescenza a raggi X utilizzando array di rivelatori a deriva in semiconduttore (SDD), che può determinare fenomeni di crosstalk tra i pixel del rivelatore. La collimazione meccanica tradizionale riduce questo problema, ma diminuisce l’area attiva e l’efficienza dei rivelatori. Lo studio propone di utilizzare la collimazione elettronica combinata con il Machine Learning per risolvere questo difficoltà.

L’approccio proposto consente di migliorare la spettroscopia basata su SDD recuperando gli eventi utili persi a causa del charge-sharing e integrandoli nel fotopicco, migliorando così l’efficienza e l’efficacia complessiva dei rivelatori.