[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-124469-es":3,"doc-seo-124469-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},124469,962085564807,"Aurelia","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_6f874abed73319feea01a86fa6f0fab8",41,"Investigación e Informes","Aplicación de Machine Learning a los datos de la radiación del Fondo Cósmico de Microondas - Trabajo de Fin de Grado","La sustracción de los foregrounds (emisiones contaminantes) del cielo del Fondo Cósmico de Microondas condiciona de forma decisiva la estimación del espectro de potencias en temperatura y polarización. El trabajo se centra en la polarización y, especialmente, en el modo B primordial, cuyo hallazgo aportaría evidencia directa a favor de la teoría de la Inflación Cósmica. Se propone una limpieza basada en machine learning usando redes neuronales convolucionales entrenadas para Planck, LiteBIRD y CMB-S4, validada mediante simulaciones realistas.","Facultad  \nde  \nCiencias  \nAplicaci´on de Machine Learning adatos de la radiaci´on del Fondo C´osmico de Microondas  \nApplication of Machine Learning to Cosmic Microwave  \nBackground radiation data  \nTrabajo de Fin de Grado  \npara acceder al  \nGRADO EN F´ISICA  \nAutor: Guillermo Barroso Vega  \nDirector: Marcos Cruz Rodr´ıguez  \nCodirector: Enrique Mart´ınez Gonz´alez  \nFecha: 13 de junio de 2025  \nDedicatoria: Me gustar´ıa agradecer este proyecto a mis directores del TFG Marcos y Enrique por transmitirme tantos conocimientos en estos pocos meses. A mis compa˜neros dedespacho que me trataron como si estuviera en casa desde el primer d´ıa, especialmente a mi compa˜nero de trabajo y de clase y amiga Sara, con la que he compartido toda la experienciade realizar las pr´acticas externas y el TFG en el grupo de cosmolog´ıa del IFCA, esta experiencia no hubiera sido lo mismo sin ti. Por ´ultimo, dar las gracias a mi familia y amigos por brindarme el apoyo necesario para sacar la carrera y este TFG adelante.  \nResumen  \nLa sustracci´on de los foregrounds (o emisiones contaminantes) del cielo del Fondo C´osmico de Microondas tiene implicaciones importantes en la obtenci´on del espectro de potencias tanto en temperatura como en polarizaci´on. En este trabajo nos centraremos en la polarizaci´on, donde el modo B primordial es de especial inter´es ya que su detecci´on proporcionar´ıa una prueba directa de la teor´ıa de la Inflaci´on C´osmica, En este proyecto, se pretende utilizaruna aproximaci´on basada en machine learning para realizar esta limpieza. Concretamente, se va a utilizar un modelo basado en redes neuronales convolucionales, recogido en el art´ıculo [1] . Esta red se va a entrenar para tres de los experimentos m´as importantes del CMB tanto pasados como futuros: Planck, LiteBIRD y CMB-S4 .  \nEste modelo entrenado permite obtener resultados muy prometedores en simulaciones que pueden ayudar en el futuro a realizar el proceso de limpieza. Este proceso, se puede realizar para un foreground variable sin necesidad de recalcular los par´ametros como en los m´etodos param´etricos de separaci´on de componentes. En el trabajo mostramos que el conocimiento del modelo de foregrounds puede tener gran importancia en el proceso de sustracci´on.  \nPalabras clave: CMB, foregrounds, cosmolog´ıa, machine learning, CNN.  \nAbstract  \nThe subtraction of foregrounds (or contaminant emissions) from the Cosmic Microwave Background sky have important implications in obtaining the power spectrum both in temperature and polarization. In this work we will focus on polarization, where the primordial B-mode is of special interest since its detection would provide direct evidence for the theory of Cosmic Inflation. In this project, it is intented to use an approach based on machine learning to perform this subtraction. Specifically, we will use a model based on convolutional neural networks, collected in the paper [1] . This network will be trained for three of the most important experiments of the CMB: Planck, LiteBIRD and CMB-S4 .  \nThis trained model allows us to obtain very promising results in realistic simulations that can help in the future to carry out the cleaning process. This process can be performed fora variable foreground without the need to recalculate the parameters as in the parametric component separation models. In this work we show that the knowledge of the foreground model can have great importance in the subtraction process.  \nKeywords: CMB, foregrounds, cosmology, machine learning, CNN.  \n´Indice  \n1 El Fondo C´osmico Microondas 1  \n1.1 Espectro de potencias ............................ 2  \n1.2 Principales factores que afectan a la observaci´on del CMB .... 4  \n1.2.1 Foregrounds ............................... 4  \n1.2.2 Ruido Instrumental .......................... 6  \n1.2.3 Efecto lente gravitacional ...................... 6  \n1.3 M´etodos de separaci´on de componentes ................ 7  \n1.4 Experimentos .............................","cbCaibr8WvKK10Nh","https://ap.wps.com/l/cbCaibr8WvKK10Nh","pdf",29360327,3,1,70,"Spanish","es",110,"# El Fondo Cósmico Microondas\n## Espectro de potencias\n## Principales factores que afectan a la observación del CMB\n## Foregrounds\n## Ruido Instrumental\n## Efecto lente gravitacional\n## Métodos de separación de componentes\n## Experimentos\n## Polarización\n## La teoría de la Inflación Cósmica\n# Metodología\n## Simulaciones\n## Redes neuronales convolucionales\n## Cálculo del espectro de potencias\n# Resultados\n## Test Inicial: CMB-S4\n## LiteBIRD\n## Planck\n# Conclusiones","[{\"question\":\"Por qué es relevante la polarización y el modo B primordial en el CMB?\",\"answer\":\"Porque el modo B primordial es de especial interés: su detección proporcionaría evidencia directa de la teoría de la Inflación Cósmica.\"},{\"question\":\"Qué enfoque de machine learning se utiliza para la sustracción de foregrounds?\",\"answer\":\"Se usa un modelo basado en redes neuronales convolucionales (CNN) entrenado para realizar la limpieza de la polarización.\"},{\"question\":\"Para qué experimentos se entrena y valida el modelo?\",\"answer\":\"El modelo se entrena y evalúa en simulaciones asociadas a Planck, LiteBIRD y CMB-S4, con el objetivo de apoyar el proceso de limpieza en el futuro.\"}]","Aplicación de Machine Learning a los datos de la radiación del Fondo Cósmico de Microondas - 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