La UHU aplica inteligencia artificial para mejorar la identificación de partículas
El proyecto LORRAINE desarrolla algoritmos basados en redes neuronales para aumentar la precisión en el análisis de partículas de baja energía en grandes instalaciones internacionales.
La Universidad de Huelva (UHU) impulsa una nueva línea de investigación que combina física nuclear, electrónica e inteligencia artificial para mejorar la identificación de partículas en experimentos científicos. Lo hace a través del proyecto LORRAINE (Low Energy Particle Identification using Neural Networks), liderado por el catedrático de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería José Antonio Dueñas Díaz.
La iniciativa, con una duración de tres años, desarrolla algoritmos basados en redes neuronales capaces de aumentar la precisión en el análisis de partículas de baja energía, uno de los principales desafíos de la física nuclear experimental. El equipo investigador también está integrado por Patricio Salmerón, catedrático de Ingeniería Eléctrica, y Juan Luis Flores, profesor colaborador de la Onubense.
El objetivo es combinar los métodos tradicionales de análisis de señales con las técnicas más avanzadas de aprendizaje automático, mejorando tanto la rapidez como la fiabilidad en la identificación de partículas generadas durante las reacciones nucleares.
Según explica José Antonio Dueñas, cuando una partícula impacta sobre un detector de silicio genera una señal eléctrica que contiene toda su información. "El reto es interpretar correctamente esa señal para saber exactamente qué partícula la ha producido", señala el investigador.
El proyecto apuesta por el uso de redes neuronales profundas (Deep Neural Networks), capaces de aprender a reconocer patrones complejos y analizar grandes volúmenes de datos prácticamente en tiempo real, lo que permite identificar partículas con mayor rapidez y precisión.
Los desarrollos de la UHU se aplican al análisis de datos obtenidos en algunas de las principales infraestructuras científicas del mundo, como el CERN, el laboratorio GANIL (Francia), los Laboratorios Nacionales de Legnaro(Italia) o el acelerador TRIUMF (Canadá), dentro de la colaboración internacional ACTAR.
Además del avance científico, la investigación presenta un importante potencial de aplicación en ámbitos como la medicina nuclear, la ciencia de materiales o la investigación energética, ya que una identificación más precisa de partículas puede favorecer el desarrollo de nuevas tecnologías e instrumentación científica.
El proyecto también servirá para la formación de estudiantes e investigadores de la Universidad de Huelva, que podrán participar en trabajos de laboratorio, proyectos de fin de grado y máster, e incluso en campañas experimentales desarrolladas en grandes laboratorios internacionales.
Para el investigador principal, la inteligencia artificial "está revolucionando la forma en que analizamos los datos", una transformación que, asegura, tendrá un enorme impacto en los próximos años.
