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000108899 1001_ $$aApilluelo Allué, Jaime
000108899 24200 $$aMachine learning techniques for optimization in ANAIS-112 experiment's results
000108899 24500 $$aTécnicas de machine learning para la optimización de los resultados del experimento ANAIS-112
000108899 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2021
000108899 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000108899 520__ $$aEl experimento ANAIS-112, en el Laboratorio Subterráneo de Canfranc, utiliza 112.5 kg de cristales centelleadores de NaI(Tl) para confirmar o refutar el resultado observado por DAMA/LIBRA para la modulación anual del ritmo de detección compatible con la esperada para materia oscura. Se espera que la interacción de estas partículas se de en el rango de baja energía (1-6 keV). <br />En esta región del espectro energético aparecen una gran cantidad de sucesos no correspondientes a centelleos en el cristal de NaI(Tl). Para evitar que estos contaminen los datos obtenidos, deben ser identificados y eliminados utilizando diferentes métodos de filtrado basados en las características del pulso registrado. Los métodos de selección de sucesos aplicados en ANAIS-112 consiguen reproducir adecuadamente el resultado esperado por las simulaciones, a excepción del intervalo de 1 a 2 keV, donde presenta unas grandes discrepancias.<br />Este trabajo propone la aplicación de un método de corte basado en técnicas de machine learning mediante un algoritmo centrado en los árboles de decisión. Se han estudiado diversas configuraciones, buscando su optimización en base a los resultados obtenidos. De esta forma, se ha conseguido una reducción del ritmo de fondo de aproximadamente el 37% en el intervalo de 1 a 2 keV respecto a los métodos establecidos en el experimento, lo cual conlleva un aumento de la sensibilidad a la señal de modulación anual de materia oscura superior al 10 %.<br /><br />
000108899 521__ $$aGraduado en Física
000108899 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000108899 700__ $$aCoarasa Casas, Iván$$edir.
000108899 700__ $$aMartínez Pérez, María Lucía$$edir.
000108899 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bFísica Teórica$$cFísica Atómica, Molecular y Nuclear
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