Mejoras del análisis de datos del experimento ANAIS-112 con técnicas de aprendizaje automático.

Rojo Gómez, Marta
Martínez Pérez, María Lucía (dir.) ; Coarasa Casas, Iván (dir.)

Universidad de Zaragoza, CIEN, 2025
Física Teórica department, Física Atómica, Molecular y Nuclear area

Graduado en Física

Abstract: La 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).

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado