A Fully Integrated Silicon Photonics-based DAQ for a Cryogenic Large Scale Particle Physics Experiment
Notice bibliographique
Résumé
Future particle physics experiments such as nEXO and ARGO have will dedicated state-of-the-art electronics for their detector. As this electronics will most likely be in the cryogenic environment, major challenges arise for their design from the detector readout to data communication. Their requirements for radiopurity and chemical constitution add further constraints on the type of usable materials. This paper presents a silicon photonics based communication system for those experiments. This system aims to be fully integrated within a photodetection module, connecting large arrays of photon-to-digital converters to a large-scale data acquisition system. The novelty of the design relies on having no laser source in the cryostat, a major benefit for power consumption. This approach leads to a set of considerations for the design of each component of the system and the need of designing a system in a comprehensive « top-down » approach to ensure the compatibility of the components. Key challenges related to cryogenic operation of the devices are highligthed alongside our approach to move from the prototype stage towards a complete system. We present the design of the system architecture, the design of the SiP chip (AMF foundry), the design and simulation results of 65 nm TSMC CMOS SiP Driver, the design and bandwidth results of the FPGA DAQ integration and the outline of a packaging solution for optical communication within cryogenic experiments with an overview of the remaining challenges to overcome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».