{"id":60744,"date":"2022-09-12T11:58:39","date_gmt":"2022-09-12T15:58:39","guid":{"rendered":"http:\/\/www.ing.una.py\/?p=53353"},"modified":"2025-05-09T09:58:23","modified_gmt":"2025-05-09T12:58:23","slug":"docentes-de-la-fiuna-participan-en-el-experimento-dune-para-el-estudio-de-neutrinos-y-el-decaimiento-de-protones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?p=60744","title":{"rendered":"Docentes de la FIUNA participan en el experimento DUNE para el estudio de neutrinos y el decaimiento de protones"},"content":{"rendered":"

El experimento DUNE, por su siglas en ingl\u00e9s, Deep Underground Neutrino Experiment, <\/strong>ser\u00e1 el experimento de mayor envergadura en el mundo en su clase para el estudio de neutrinos y el decaimiento de protones. Consistir\u00e1 en la producci\u00f3n de un haz de neutrinos desde el Laboratorio Nacional de Fermi<\/strong> (ubicado en Illinois, EEUU), que incidir\u00e1 sobre los detectores ubicados en la mina subterr\u00e1nea de Sanford, en Dakota del Sur, ubicada a 1300 Km de distancia. Estos detectores consistir\u00e1n en cuatro tanques de arg\u00f3n l\u00edquido de 10000 toneladas cada uno, en los cuales los neutrinos colisionan con el arg\u00f3n produci\u00e9ndose electrones y fotones de una longitud de onda conocida. Esta nueva tecnolog\u00eda ser\u00e1 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.<\/p>\n

Este experimento generar\u00e1 cantidades de datos exponenciales que demandar\u00e1n el uso de t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis autom\u00e1tico. Para desarrollar, evaluar y mejorar t\u00e9cnicas de inteligencia artificial que permitan la reconstrucci\u00f3n de eventos de estos detectores se han\u00a0 generado datos simulados de la C\u00e1mara de Proyecci\u00f3n Temporal de Arg\u00f3n L\u00edquido. Los docentes de la Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA),<\/strong> Jorge Molina y Diego Stalder<\/strong> han creado un grupo de trabajo que permite aplicar las t\u00e9cnicas de aprendizaje profundo (DL) del \u00e1rea de visi\u00f3n computacional para detectar, identificar y segmentar eventos en los detectores. Sin embargo, las mismas precisan ser optimizadas para ser aplicadas a datos de alta resoluci\u00f3n. Los estudiantes de la FIUNA Jos\u00e9 Toledo y Felipe Espinola<\/strong> utilizan esos datos simulados que consisten en m\u00e1s de 100.000 eventos representados en matrices dispersas de 3 dimensiones y un tama\u00f1o espacial de 512 elementos. Se implementan elementos del estado del arte para realizar comparaciones del desempe\u00f1o de las mismas. Los resultados preliminares son prometedores ya que permitir\u00edan lograr una reconstrucci\u00f3n de datos escalable utilizando redes neuronales profundas para detectores a gran escala.<\/p>\n

El prof. Diego Stalder ha sido invitado para participar de dos eventos organizados por el Consorcio: El Workshop Latinoamericano sobre el Software de An\u00e1lisis de Datos<\/a> y la Reuni\u00f3n de Colaboraci\u00f3n de DUNE<\/a><\/p>\n

El Workshop se realiz\u00f3 del 6 al 9 de septiembre del 2022, en la Universidad de Lancaster, Reino Unido y cont\u00f3 con la participaci\u00f3n 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<\/a> (Liquid Argon Software).<\/p>\n

La Reuni\u00f3n del Proyecto se realiz\u00f3 del 12 al 16 de septiembre del 2022, en la Universidad de Manchester, Reino Unido y 419 participantes de toda la colaboraci\u00f3n. En la misma se discuten los desaf\u00edos y las diferentes l\u00edneas de trabajo del proyecto.<\/p>\n

Estudiantes y docentes con inter\u00e9s en participar en el desarrollo de nuevos algoritmos de simulaci\u00f3n y an\u00e1lisis de datos est\u00e1n invitados a contactar a los profesores Jorge Molina y Diego Stalder al correo dstalder@ing.una.py<\/a> .<\/p>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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