La Universidad de Huelva implementa inteligencia artificial en el proyecto LORRAINE para mejorar la identificación de partículas en física nuclear, utilizando algoritmos de redes neuronales para aumentar la precisión en experimentos internacionales.
La Universidad de Huelva (UHU) ha dado un paso significativo en el ámbito de la física nuclear al implementar inteligencia artificial para mejorar la identificación de partículas. El proyecto conocido como LORRAINE, dirigido por el catedrático José Antonio Dueñas de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ETSI), se centra en desarrollar algoritmos avanzados basados en redes neuronales. Estos algoritmos buscan aumentar la precisión en el análisis de partículas de baja energía, especialmente en grandes instalaciones internacionales como CERN, GANIL y TRIUMF.
El objetivo principal del proyecto es abordar uno de los mayores desafíos que enfrentan los experimentos científicos: la identificación precisa de las partículas generadas durante las reacciones nucleares. A través del uso de técnicas clásicas y métodos avanzados, el equipo busca mejorar la capacidad de identificación en experimentos realizados en aceleradores internacionales.
Cuando ocurre una reacción nuclear, se producen nuevos fragmentos que son capturados por sistemas electrónicos sofisticados. La información contenida en las señales eléctricas generadas permite determinar características como la naturaleza, energía y masa de cada partícula. Sin embargo, las partículas con bajas energías generan señales más débiles y difíciles de interpretar, lo que representa un reto significativo para los investigadores.
José Antonio Dueñas explica que su trabajo se centra en identificar estas partículas a partir de las señales eléctricas producidas cuando impactan sobre detectores. Tradicionalmente, este proceso requería complejos algoritmos matemáticos. Con el aumento en la complejidad experimental y nuevas tecnologías, surge la necesidad de soluciones más eficientes. Aquí es donde entra LORRAINE, que incorpora técnicas avanzadas de inteligencia artificial mediante redes neuronales profundas.
Estas redes neuronales son capaces de aprender a reconocer patrones complejos que podrían pasar desapercibidos con métodos tradicionales. Este aprendizaje permite una identificación más rápida y precisa, facilitando también la detección de efectos difíciles de observar anteriormente.
Los desarrollos realizados por el equipo se aplican a datos obtenidos en importantes infraestructuras internacionales como CERN y GANIL. Además, el proyecto forma parte de ACTAR, una colaboración dedicada al desarrollo de instrumentación para experimentos nucleares. La UHU no solo contribuye al desarrollo algorítmico sino también a la caracterización de detectores utilizados en estos laboratorios.
Aunque se trata principalmente de investigación básica, los resultados pueden tener un impacto significativo en campos como la medicina nuclear (incluyendo tecnologías como PET-TAC), ciencia de materiales e investigación energética. Según Dueñas, todo conocimiento generado puede ser transferido a diversas áreas científicas y tecnológicas.
Aparte del avance científico, LORRAINE representa una valiosa herramienta formativa para estudiantes e investigadores, quienes tienen la oportunidad de participar activamente en proyectos prácticos dentro del laboratorio y colaborar con campañas experimentales a nivel internacional.
Este proyecto refleja una tendencia creciente hacia la incorporación de inteligencia artificial en la física experimental. Aunque esta tecnología no reemplazará los métodos tradicionales ni la instrumentación existente, está transformando significativamente cómo se analizan los datos generados por los aceleradores de partículas. José Antonio Dueñas concluye enfatizando que estamos al inicio de esta transformación tecnológica cuyo impacto será notable en los años venideros.
El proyecto LORRAINE, liderado por la Universidad de Huelva, se centra en el desarrollo de algoritmos basados en redes neuronales para mejorar la identificación de partículas de baja energía generadas durante reacciones nucleares. Su objetivo es aumentar la precisión y rapidez en el análisis de datos obtenidos en grandes instalaciones internacionales como CERN y GANIL.
La inteligencia artificial, a través de redes neuronales profundas, permite reconocer patrones complejos que pueden ser difíciles de detectar con métodos tradicionales. Esto mejora tanto la precisión como la velocidad del análisis de señales eléctricas generadas por partículas en experimentos nucleares.
Una identificación más precisa de partículas puede tener importantes aplicaciones en campos como la medicina nuclear, ciencia de materiales y energía. Por ejemplo, puede contribuir al desarrollo de nuevas tecnologías en tomografía por emisión de positrones (PET) y protonterapia.
El proyecto LORRAINE proporciona formación práctica a estudiantes e investigadores, permitiéndoles participar en trabajos de laboratorio y desarrollar proyectos fin de grado o máster. También hay oportunidades para colaborar en campañas experimentales en laboratorios internacionales.