«Implementación de un Sistema Inteligente de Reconstrucción de Trazas de Muones en Experimentos de Detección de Partículas», se denomina el Trabajo Final de Grado (TFG) presentado por el ahora ingeniero Santiago Gerardo Ferreyra, como prueba final para egresar de la carrera de Ingeniería Mecatrónica de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asunción (FIUNA). La defensa del trabajo se realizó el lunes 01 de Abril de 2024 en la Institución.

En el ámbito de los experimentos de física de partículas, lograr una reconstrucción precisa de las trayectorias de las partículas, conocido como seguimiento, sirve como fundamento crucial para desentrañar las características esenciales del reino subatómico. Ejemplificado por hitos como los desafíos TrackML, Bosón de Higgs y Flavour of Physics en el aprendizaje automático para la física de partículas, resuenan la importancia de rastrear las trayectorias de las partículas.

Durante la ejecución del experimento CONNIE, se desplegaron 14 sensores (dispositivos acoplados por carga) en las proximidades del reactor nuclear Angra dos Reis, Río de Janeiro, Brasil. El objetivo principal es medir las interacciones de los neutrinos a través de retrocesos de núcleos atómicos. A lo largo de los años, estos sensores han registrado imágenes de partículas, destacándose los muones como componente significativo del ruido, provenientes del impacto de rayos cósmicos en la atmósfera. El objetivo del Trabajo Final de Grado presentado fue desarrollar un sistema inteligente para la reconstrucción de las trayectorias de los muones a través de los sensores. Para lograr este propósito, se empleó un algoritmo, calibrado mediante imágenes sintéticas generadas por GEANT4, capaz de predecir y determinar las trayectorias de los muones basado en las características de los impactos determinados en los detectores. Además, fue implementado un modelo basado en Redes Neuronales Convolucionales (YOLOv8), entrenado para identificar y clasificar eventos muónicos.