[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-124438-es":3,"doc-seo-124438-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":93},{"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},124438,962085571259,"Theodora","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_29158cc5080c5b710cf443261637dec0",24,"Tecnología","Entrenamiento de un algoritmo de machine learning con pulsos simulados mediante la función respuesta de los detectores de ANAIS-112","Trabajo de Fin de Grado en Física centrado en entrenar un algoritmo de machine learning (BDT) para la identificación de señales compatibles con materia oscura en el experimento ANAIS-112. El contenido aborda la generación de pulsos sintéticos a partir de poblaciones de interés, su validación y la caracterización de pulsos con una función respuesta de los detectores. Se describe el entrenamiento del clasificador y su aplicación sobre datos experimentales, finalizando con conclusiones sobre el desempeño del método.","Entrenamiento de un algoritmode machine learning con pulsos simulados mediante la funci ´on respuesta de los detectores de  \nANAIS-112  \nBuetas Mata, Marcos  \nDirector/a: Coarasa Casas, Iv´an Director/a: Sarsa Sarsa, Mª Luisa  \nTrabajo de Fin de Grado  \nGrado Universitario en F´ısica  \nDepartamento de F´ısica Te´orica  \n´Indice  \n1. Introducci´on y objetivos 1  \n2. Generaci´on de pulsos sint´eticos 4  \n2.1. Selecci´on y promediado de las poblaciones de inter´es de ANAIS-112 ....... 4  \n2.2. Generaci´on y caracterizaci´on de pulsos ........................ 9  \n2.3. Validaci´on de los pulsos sint´eticos ........................... 11  \n3. Desarrollo del algoritmo BDT 13  \n3.1. Entrenamiento del algoritmo ............................. 15  \n3.2. Aplicaci´on del algoritmo sobre los datos del experimento ANAIS-112 ....... 18  \n4. Conclusiones 22  \nReferencias 24  \n1 . Introducci´on y objetivos  \nLa primera evidencia de la presencia de materia oscura se remonta a aproximadamente un siglo, basada en el estudio de la din´amica de c´umulos de galaxias. Posteriormente, en los a˜nos 70 del siglo XX, las medidas de las curvas de rotaci´on de las galaxias espirales aportaron nuevasevidencias. En la actualidad, es grande el n´umero de observaciones cuya explicaci´on requiere la presencia de esta materia. Una de las m´as relevantes es la medida de las anisotrop´ıas en la temperatura de la radiaci´on c´osmica de fondo de microondas. Estas observaciones apoyan la conclusi´on de que la mayor parte del universo est´a compuesto de esta materia invisible, cuyosefectos tan solo son identificables a trav´es de su interacci´on gravitatoria sobre el resto de contenidos del universo [1] . Uno de los candidatos preferidos para explicar la composici´on de la materia oscura son las part´ıculas WIMPs (“Weakly Interacting Massive Particles”) . Como sunombre indica, estas part´ıculas interaccionan d´ebilmente, por lo que cabr´ıa esperar que cuando atraviesan un material, exista una probabilidad de interacci´on con sus ´atomos, produci´endoseas´ı un intercambio de energ´ıa, que posibilita su detecci´on. El tipo de interacci´on predominante para los WIMPs transfiere la energ´ıa a los n´ucleos del material mediante dispersiones el´asticas (retroceso nuclear) [2] .  \nLa mayor´ıa de experimentos llevados a cabo con intenci´on de detectar este tipo de materia no han conseguido su objetivo, sin embargo, han descartado modelos de WIMP que deber´ıan haber producido se˜nales por encima de los fondos observados [3] . Un experimento pionero en ladetecci´on directa de materia oscura es DAMA, llevado a cabo en el Laboratorio Nacional del Gran Sasso en Italia. Ha sido el primero en detectar una se˜nal compatible con la que producir´ıala materia oscura distribuida en el halo de nuestra galaxia. El experimento DAMA tiene como objetivo el estudio de la modulaci´on anual caracter´ıstica que se espera en los ritmos de interacci´on, causada por el movimiento de traslaci´on de la Tierra en torno al Sol que cambia la velocidad relativa entre las part´ıculas de materia oscura y los n´ucleos del detector [4] . Este experimentolleva tomando datos desde 1995 hasta la actualidad en tres fases con distintas caracter´ısticas. La primera fase, denominada DAMA/NaI, oper´o entre 1995 y 2002 utilizando aproximadamente 100 kg de detector de NaI(Tl), un material que emite peque˜nos destellos de luz (centellador) cuando interaccionan en ´el las part´ıculas. Este montaje obtuvo un resultado compatible con laobservaci´on de una modulaci´on anual con un nivel de confianza de 6.3 σ para sucesos en un rangode energ´ıas de 2-6 keV [5] . En 2003, con un aumento del material centellador hasta llegar a los 250 kg de NaI(Tl) y detectores con mejores prestaciones, da comienzo la toma de datos del experimento DAMA/LIBRA-phase1 hasta finalizar en el 2012 . Desde el 2013 hasta la actualidad, est´atomando datos el montaje DAMA/LIBRA-phase2 que, gracias a la sustituci´on de los antiguos fotomultiplicadores (PMT","cbCaikhFOuZzGYM7","https://ap.wps.com/l/cbCaikhFOuZzGYM7","pdf",1040877,5,1,27,"Spanish","es",110,"# Introducción y objetivos\n# Generación de pulsos sintéticos\n## Selección y promediado de las poblaciones de interés de ANAIS-112\n## Generación y caracterización de pulsos\n## Validación de los pulsos sintéticos\n# Desarrollo del algoritmo BDT\n## Entrenamiento del algoritmo\n## Aplicación del algoritmo sobre los datos del experimento ANAIS-112\n# Conclusiones\n# Referencias","[{\"question\":\"Cuál es el objetivo del trabajo con respecto al experimento ANAIS-112?\",\"answer\":\"Entrenar un algoritmo de machine learning, basado en BDT, para seleccionar sucesos compatibles con interacciones de materia oscura usando pulsos asociados a los detectores de ANAIS-112.\"},{\"question\":\"Cómo se generan los pulsos sintéticos para el 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