ИцеЦубе генерација 2 је пројекат изградње десет кубних километара неутриног телескопа на Јужном полу. Детектор од једног кубичног километра, назван ИцеЦубе, довршен је 2010. Неутрино телескопи су друга врста телескопа који иде поред телескопа за видљиву светлост, рендгенске зраке, инфрацрвени, ултраљубичасти, микроталасни, радио, гама зраке и гравитационе таласе.
Они могу да погледају дубоко у свемир за изворе космичких зрака и да проуче супернове и открију структуру унутар Земље.
Постоје многи подводни детектори, под-лед и подземни детектори.
Подводни неутрински телескопи:
Баикал дубоки подводни неутрални телескоп (1993 даље)
АНТАРЕС (2006 даље)
КМ3НеТ (будући телескоп; у изради од 2013)
НЕСТОР пројекат (у развоју од 1998.)
Неутрино телескопи испод леда:
АМАНДА (1996–2009, заменио ИцеЦубе)
ИцеЦубе (2004 надаље)
ДеепЦоре и ПИНГУ, постојеће проширење и предложено проширење ИцеЦубе-а
Подземна неутринска опсерваторија:
Национална лабораторија Гран Сассо (ЛНГС), Италија, локација Борекино, ЦУОРЕ и други експерименти.
Соудан Мине, дом Соудана 2, МИНОС-а и ЦДМС-а
Опсерваториј Камиока, Јапан
Подземна опсерваторија Неутрино, Монт Бланц, Француска / Италија
Сљедећа генерација дубоког мора неутрински телескоп КМ3НеТ имат ће укупну инструментацијску запремину од око пет кубних километара, а ИцеЦубе Ген2 детектор десет кубичних километара. Ово двоје донијет ће далеко више осјетљивости на детекцију неутрина. Биће три до десет пута способнији од најбољих постојећих детектора. КМ3НеТ детектор биће изграђен на три места за постављање на Медитерану. Примена прве фазе телескопа почела је 2013. године.
Потребно је више детектора за тријангулацију извора неутрина у свемиру и за анализу дубоке унутрашњости земље.
Неутрино томографија Земље
Неутрино детектори извршили су прецизна мерења масе и густине Земље. Земља у интеракцији са неутринама. Разлике у дистрибуцији неутрина који пролазе кроз Земљу могу се користити за анализу густине и креирање 3Д модела унутрашњег језгра и плашта. Неутрино детектори са побољшаном осетљивошћу и дугогодишњим прикупљањем података омогућит ће знатно побољшано моделирање.
Аутор: Бриан Ванг из компаније Нектбигфутуре.цом
