Examinando por Materia "Computación en instrumentación de física de altas energías"
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Publicación Acceso abierto Evaluación de clasificadores para la identificación de pulsos de alta frecuencia en el marco del proyecto DUNE(Universidad EIA, 2025) Sánchez Gómez, Ricardo; Restrepo Laverde, José Valentín A.RESUMEN: En el marco del Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE), experimento que busca estudiar el comportamiento de las partículas subatómicas de tipo neutrino, se realizó un estudio bibliográfico de 15 algoritmos que permiten clasificar entre lo que es una señal y lo que es ruido para la adquisición de los pulsos generados por los fotoelectrones resultantes de la colisión entre los neutrinos y el argón líquido mediante el fenómeno de centelleo. De los algoritmos consultados se seleccionaron tres basados en distintos enfoques: árboles de decisión, los detectores de Neyman – Pearson y el método de la derivada modificada. Posteriormente se realizó un simulador capaz de producir señales similares a las obtenidas en el experimento, pudiendo generarlas con diferentes niveles energéticos, todo esto mediante el uso de un algoritmo programado en el software Vivado®. También se realizaron múltiples entornos de simulación en el lenguaje Python® para calcular la probabilidad de detección de cada uno de estos algoritmos. El algoritmo que presentó mayor probabilidad de detección (94.33%) fue la derivada modificada, cumpliendo con los estándares del experimento DUNE (probabilidad de detección mayor al 90%), por lo que se implementó en Vivado, esto permitió corroborar las simulaciones hechas en Python ® y concluir que es un algoritmo idóneo para la clasificación de señales con morfologías similares a las de los pulsos generados en DUNE de alta frecuencia, que para el caso, requieren tasas de muestreo de 62.5Mhz.