{"id":55033,"date":"2021-08-02T10:19:39","date_gmt":"2021-08-02T14:19:39","guid":{"rendered":"http:\/\/www.ing.una.py\/?p=47572"},"modified":"2024-12-05T14:07:54","modified_gmt":"2024-12-05T17:07:54","slug":"estudio-el-comportamiento-de-los-muones-en-funcion-del-tiempo-utilizando-tecnicas-de-aprendizaje-auto-matizado-basandose-en-los-resultados-del-coherent-neutrino-nucleus-interaction-experiment","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?p=55033","title":{"rendered":"Estudi\u00f3 el comportamiento de los muones en funci\u00f3n del tiempo, utilizando t\u00e9cnicas de aprendizaje auto-matizado, bas\u00e1ndose en los resultados del Coherent  Neutrino-Nucleus Interaction Experiment"},"content":{"rendered":"<p><![CDATA[<em><strong>\u00abDeep-learning aplicado a la identificaci\u00f3n de muones del experimento CONNIE\u00bb,\u00a0<\/strong><\/em>se denomina la presentaci\u00f3n del Trabajo Final de Grado (TFG) que present\u00f3 el nuevo ingeniero<strong>\u00a0Javier Alberto Bernal Sigala<\/strong><b>,<\/b>\u00a0como \u00faltima prueba para egresar de la carrera de\u00a0<b>Ingenier\u00eda Mecatr\u00f3nica de la Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA)<\/b>. La exitosa defensa del trabajo se realiz\u00f3 el viernes 30 de Julio de 2021, en\u00a0la Instituci\u00f3n.<!--more-->\nEl aumento de la capacidad computacional y el avance en redes durante el siglo XXI han permitido acumular colecciones de datos cada vez mayores, trayendo as\u00ed avances generalizados en las ciencias naturales y sociales. Esto ha acelerado el desarrollo de nuevas t\u00e9cnicas para analizar los datos y extraer informaci\u00f3n \u00fatil de los mismos. A partir de esto nace el campo de la ciencia de datos.\nUtilizando principalmente m\u00e9todos de an\u00e1lisis tradicionales, la f\u00edsica ha avanzado r\u00e1pidamente, estableciendo el\u00a0 Modelo Est\u00e1ndar de f\u00edsica de part\u00edculas y, m\u00e1s recientemente, su hom\u00f3logo cosmol\u00f3gico, CDM. Los pr\u00f3ximos a\u00f1os traer\u00e1n cantidades sin precedentes de datos y complejidad en el Gran Colisionador de Hadrones (LHC), acelerando los protones en el CERN, as\u00ed como en la frontera de intensidad y en otros lugares. Extraer la f\u00edsica subyacente de la misma manera se vuelve cada vez m\u00e1s desafiante, o simplemente imposible de manera oportuna. Eso explica la reciente chispa de inter\u00e9s en el aprendizaje autom\u00e1tico.\nLas ciencias f\u00edsicas se encuentran en una posici\u00f3n \u00fanica. Mientras que en muchos otros campos existen fundamentos o modelos te\u00f3ricos menos firmes, los f\u00edsicos tienen m\u00e9todos bien establecidos para predecir y comparar los resultados de los experimentos con los c\u00e1lculos te\u00f3ricos, como atestiguan los numerosos \u00e9xitos del Modelo Est\u00e1ndar. Esto significa que se pueden desarrollar y aplicar m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico motivados por la f\u00edsica, acelerando el proceso de aprendizaje y haci\u00e9ndolo m\u00e1s eficiente y preciso. Al mismo tiempo, los impresionantes avances en la ciencia de datos y la tecnolog\u00eda inform\u00e1tica ayudar\u00e1n a abordar los pr\u00f3ximos desaf\u00edos en la f\u00edsica de part\u00edculas.\nEn el experimento CONNIE, el cual busca detectar principalmente antineutrinos, se han detectado adem\u00e1s, dentro del ruido de fondo, unas part\u00edculas de inter\u00e9s: los muones. Debido a la enorme cantidad de estas part\u00edculas detectadas, ser\u00eda imposible hacer un conteo manual de las mismas, por este motivo el Trabajo Final de Grado presentado propuso aplicar el aprendizaje profundo a la identificaci\u00f3n de muones en datos del experimento CONNIE.\nDurante el experimento CONNIE (Coherent Neutrino-Nucleus Interaction Experiment) fueron colocados 12 sensores CCDs (charge-coupled devices) en las inmediaciones del reactor nuclear Angra dos Reis (Rio de Janeiro, Brasil), con el prop\u00f3sito de detectar los antineutrinos generados en el reactor y testear las interacciones no est\u00e1ndar de los\u00a0 neutrinos a trav\u00e9s de la medici\u00f3n de los recoils de baja energ\u00eda (CE\u03c5NS). Los sensores han registrado im\u00e1genes de part\u00edculas durante los \u00faltimos 2 a\u00f1os, en intervalos de 3 horas, donde la mayor\u00eda son muones, producidos en el impacto de los rayos c\u00f3smicos con la atm\u00f3sfera. Este trabajo tuvo por objetivo trazar la serie temporal de los muones, para poder estudiar y estimar el background del experimento. Para este fin se elabor\u00f3 un algoritmo de clasificaci\u00f3n de muones basados en conceptos de deep learning, que permitir\u00e1 diferenciarlo de las otras part\u00edculas. Se implementaron redes neuronales convolucionales (CNN) para encontrar un clasificador de mayor eficiencia. Con el trabajo tambi\u00e9n se crearon un conjunto de datos de entrenamiento.]]>    \t<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00abDeep-learning aplicado a la identificaci\u00f3n de muones del experimento CONNIE\u00bb,\u00a0se denomina la presentaci\u00f3n del Trabajo Final de Grado (TFG) que present\u00f3 el nuevo ingeniero\u00a0Javier Alberto Bernal Sigala,\u00a0como \u00faltima prueba para egresar de la carrera de\u00a0Ingenier\u00eda Mecatr\u00f3nica de la Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA). 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