
Uso de redes neuronales para reconstruir datos de partículas o extraer información de conjuntos de datos complejos.La reconstrucción de datos mediante redes neuronales se refiere al uso de redes neuronales artificiales para ensamblar o interpretar conjuntos de datos complejos, ruidosos o incompletos. En física de partículas, esto a menudo implica reconstruir las propiedades de las partículas a partir de las señales fragmentadas que dejan en los detectores. Estas redes aprenden patrones a partir de grandes cantidades de datos de entrenamiento, lo que les permite filtrar el ruido e identificar el evento original más probable que produjo la respuesta observada en el detector.
La aplicación de redes neuronales a la reconstrucción de datos en física de partículas ganó impulso en la década de 1990, pero se volvió transformadora en la década de 2010 con el auge del aprendizaje profundo y el aumento de la capacidad computacional.
Una red neuronal se entrena con datos simulados o conocidos, donde la entrada son las señales crudas del detector (por ejemplo, depósitos de energía, posiciones de las trazas) y la salida es la reconstrucción deseada (por ejemplo, tipo de partícula, momento). Durante el entrenamiento, la red ajusta sus parámetros internos para minimizar la diferencia entre sus predicciones y los valores reales. Una vez entrenada, puede procesar datos nuevos no vistos, 'rellenando los vacíos' y extrayendo la física subyacente a partir de las mediciones ruidosas.
Esta técnica se utiliza ampliamente en el Gran Colisionador de Hadrones para identificar y medir partículas a partir de los restos de las colisiones, y en imágenes médicas para reconstruir imágenes más nítidas a partir de escaneos con dosis más bajas.
Algunas redes neuronales utilizadas para la reconstrucción de partículas pueden procesar millones de eventos de colisión por segundo, lo que hace posible el filtrado de datos en tiempo real en experimentos de física de altas energías.
















