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000166778 041__ $$aspa
000166778 1001_ $$aRojo Gómez, Marta
000166778 24200 $$aData analysis improvements in the ANAIS-112 experiment with machine learning techniques
000166778 24500 $$aMejoras del análisis de datos del experimento ANAIS-112 con técnicas de aprendizaje automático.
000166778 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2025
000166778 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000166778 520__ $$aLa búsqueda de materia oscura sigue siendo uno de los mayores desafíos de la física de partículas, con los WIMPs como candidatos destacados. El experimento DAMA/LIBRA reporta una modulación anual compatible con WIMPs, sin confirmación independiente, lo que motiva el desarrollo del experimento ANAIS-112. Para verificar esta señal, resulta clave discriminar correctamente eventos de señal frente a sucesos espurios a bajas energías, especialmente por debajo de 2 keV, donde existen fuertes discrepancias entre el fondo simulado y medido. Con este fin, se implementó ANOD, un sistema de adquisición de datos mejorado, con una ventana de adquisición más amplia y sin tiempo muerto. Este trabajo aplica técnicas de aprendizaje automático (AdaBoost) sobre sus datos, mostrando mejoras en eficiencia y reducción de fondo con respecto a ANAIS. Se preveé que la acumulación estadística y estudios detallados de los sucesos registrados por ANOD permitan optimizar estos resultados, facilitando una evaluación más precisa de la señal observada por DAMA/LIBRA e incluso abriendo la posibilidad de estudiar eventos por debajo del umbral actual del experimento (1 keV).<br /><br />
000166778 521__ $$aGraduado en Física
000166778 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
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000166778 692__ $$a
000166778 700__ $$aMartínez Pérez, María Lucía $$edir.
000166778 700__ $$aCoarasa Casas, Iván$$edir.
000166778 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bFísica Teórica$$cFísica Atómica, Molecular y Nuclear
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