Identificación de partículas por medio de una red neuronal aplicable a los datos provenientes de un detector de radiación Cherenkov de agua.

Abstract

El objetivo general de este trabajo consiste en la identificación de partículas provenientes de cascadas de aire extensas de rayos cósmicos que inciden en la atmósfera. El estudio de física de partículas y la clasificación de las mismas, representan una contribución para entender el Universo y su composición. A partir de una simulación realizada en Geant4 que contiene las características del detector de radiación Cherenkov de agua que se encuentra en la universidad, se generaron suficientes datos para que estos pudieran ser clasificados. Donde también se tomó información proveniente de Corsika, una simulación que permite conocer la afluencia de partículas y su nivel de energía dados ciertos parámetros, como lo son los metros sobre el nivel de mar, la latitud, etc. Estos datos fueron procesados por medio de una red neuronal la cual permitió la clasificación de partículas. Dado este modelo de clasificación, se tendrá un aporte significativo para la comunidad científica y en particular, a la comunidad de la Universidad del Valle de Guatemala puesto que con la documentación del procedimiento, se busca que este pueda ser replicable en cualquier conjunto de datos y de esta manera realizar estudios en base a la clasificación de partículas.