El experimento DUNE, por su siglas en inglés, Deep Underground Neutrino Experiment, será el experimento de mayor envergadura en el mundo en su clase para el estudio de neutrinos y el decaimiento de protones. Consistirá en la producción de un haz de neutrinos desde el Laboratorio Nacional de Fermi (ubicado en Illinois, EEUU), que incidirá sobre los detectores ubicados en la mina subterránea de Sanford, en Dakota del Sur, ubicada a 1300 Km de distancia. Estos detectores consistirán en cuatro tanques de argón líquido de 10000 toneladas cada uno, en los cuales los neutrinos colisionan con el argón produciéndose electrones y fotones de una longitud de onda conocida. Esta nueva tecnología será puesta a prueba primeramente en el experimento Proto DUNE, que es un prototipo de 450 toneladas del detector a ser utilizado en DUNE pero a una escala menor, en los laboratorios del CERN.
Este experimento generará cantidades de datos exponenciales que demandarán el uso de técnicas de análisis automático. Para desarrollar, evaluar y mejorar técnicas de inteligencia artificial que permitan la reconstrucción de eventos de estos detectores se han generado datos simulados de la Cámara de Proyección Temporal de Argón Líquido. Los docentes de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asunción (FIUNA), Jorge Molina y Diego Stalder han creado un grupo de trabajo que permite aplicar las técnicas de aprendizaje profundo (DL) del área de visión computacional para detectar, identificar y segmentar eventos en los detectores. Sin embargo, las mismas precisan ser optimizadas para ser aplicadas a datos de alta resolución. Los estudiantes de la FIUNA José Toledo y Felipe Espinola utilizan esos datos simulados que consisten en más de 100.000 eventos representados en matrices dispersas de 3 dimensiones y un tamaño espacial de 512 elementos. Se implementan elementos del estado del arte para realizar comparaciones del desempeño de las mismas. Los resultados preliminares son prometedores ya que permitirían lograr una reconstrucción de datos escalable utilizando redes neuronales profundas para detectores a gran escala.
El prof. Diego Stalder ha sido invitado para participar de dos eventos organizados por el Consorcio: El Workshop Latinoamericano sobre el Software de Análisis de Datos y la Reunión de Colaboración de DUNE
El Workshop se realizó del 6 al 9 de septiembre del 2022, en la Universidad de Lancaster, Reino Unido y contó con la participación de 28 investigadores y estudiantes de Brasil, Colombia y Paraguay. Se realizaron tutoriales sobre uso del software utilizado para simular y reconstruir eventos observados en los experimentos del proyecto, el mismo se denomina LarSoft (Liquid Argon Software)
La Reunión del Proyecto se realizó del 12 al 16 de septiembre del 2022, en la Universidad de Manchester, Reino Unido y 419 participantes de toda la colaboración. En la misma se discuten los desafíos y las diferentes líneas de trabajo del proyecto.
Estudiantes y docentes con interés en participar en el desarrollo de nuevos algoritmos de simulación y análisis de datos están invitados a contactar a los profesores Jorge Molina y Diego Stalder al correo dstalder@ing.una.py .
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