La Universidad de Huelva (UHU) ha lanzado el proyecto LORRAINE, liderado por el catedrático José Antonio Dueñas, para mejorar la identificación de partículas en física nuclear mediante inteligencia artificial. Este proyecto utiliza algoritmos avanzados basados en redes neuronales para analizar partículas de baja energía en instalaciones internacionales como CERN y TRIUMF. La investigación busca incrementar la precisión en la detección de señales eléctricas generadas durante reacciones nucleares, lo que es crucial para el avance en campos como la medicina nuclear y la ciencia de materiales. Además, el proyecto ofrece oportunidades de formación para estudiantes e investigadores.
La Universidad de Huelva (UHU) ha dado un importante paso en el ámbito de la física nuclear al aplicar inteligencia artificial para mejorar la identificación de partículas. Este avance se enmarca dentro del proyecto LORRAINE, que está bajo la dirección del catedrático de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ETSI), José Antonio Dueñas.
El objetivo principal de este proyecto es desarrollar nuevos algoritmos basados en redes neuronales, los cuales están diseñados para aumentar la precisión en el análisis de partículas de baja energía. Estas partículas son generadas en grandes instalaciones internacionales como CERN, GANIL y TRIUMF, donde se llevan a cabo experimentos complejos.
La iniciativa representa una nueva línea de investigación que combina física nuclear experimental, electrónica e inteligencia artificial. El equipo liderado por Dueñas busca enfrentar uno de los retos más significativos en los experimentos científicos: identificar con mayor exactitud las partículas resultantes de reacciones nucleares. El proyecto LORRAINE, cuyo nombre completo es ‘Low Energy Particle Identification using Neural Networks’, tiene una duración prevista de tres años y cuenta con la colaboración de otros investigadores destacados como Patricio Salmerón y Juan Luis Flores.
Los investigadores pretenden fusionar métodos clásicos de análisis de señales con técnicas avanzadas de aprendizaje automático, lo que permitirá incrementar la capacidad para identificar partículas en experimentos realizados en algunos de los aceleradores más importantes del mundo.
Durante una reacción nuclear, que resulta de la colisión entre partículas aceleradas y un material específico, se generan fragmentos que son detectados mediante sistemas electrónicos sofisticados. La información contenida en las señales eléctricas producidas por estos detectores es crucial para conocer características como la naturaleza, energía o masa de cada partícula. Sin embargo, cuando estas partículas tienen bajas energías, las señales resultantes son mucho más débiles y difíciles de interpretar.
Dueñas explica que su trabajo consiste principalmente en identificar las partículas generadas durante estas reacciones nucleares. “Cuando una partícula incide sobre un detector de silicio genera una señal eléctrica que contiene toda su información”, detalla el catedrático, quien también señala que el verdadero desafío radica en “interpretar correctamente esa señal para saber exactamente qué partícula la ha producido”.
A lo largo del tiempo, esta identificación se ha realizado mediante algoritmos matemáticos complejos. Sin embargo, el aumento en la complejidad experimental y el surgimiento de nuevas tecnologías han llevado a buscar soluciones más eficientes. En este contexto, el proyecto LORRAINE introduce técnicas basadas en redes neuronales profundas, capaces de aprender a reconocer patrones complejos y así mejorar tanto la rapidez como la precisión del análisis.
Las redes neuronales son fundamentales para la inteligencia artificial contemporánea; aprenden a reconocer patrones que podrían pasar desapercibidos con métodos tradicionales. Este aprendizaje permite identificar partículas con mayor rapidez y precisión, así como detectar efectos difíciles de observar sin estas herramientas avanzadas.
Los avances desarrollados por el equipo de la Universidad de Huelva se aplican al análisis de datos obtenidos en importantes infraestructuras internacionales como el CERN, el laboratorio GANIL (Francia), los Laboratorios Nacionales de Legnaro (Italia) o el acelerador TRIUMF (Canadá). Además, el proyecto forma parte del esfuerzo colaborativo internacional ACTAR, enfocado en desarrollar instrumentación para experimentos en física nuclear.
La UHU no solo contribuye al desarrollo algorítmico sino también a la caracterización de detectores y otros dispositivos utilizados posteriormente en estas instalaciones internacionales. “Aportamos conocimiento especializado y personal investigador que permite caracterizar los detectores antes de utilizarlos”, afirma Dueñas.
A pesar de ser investigación básica, los resultados tienen un notable potencial para ser transferidos a otros campos científicos y tecnológicos. Una identificación más precisa puede facilitar el desarrollo de nueva instrumentación científica y aplicaciones prácticas en áreas como medicina nuclear, ciencia de materiales o investigación energética.
"Todo el conocimiento generado puede aplicarse posteriormente a múltiples campos", subraya Dueñas. Además del impacto científico, este proyecto ofrece oportunidades formativas para estudiantes e investigadores locales mediante participación activa en trabajos prácticos y proyectos académicos relacionados con grandes laboratorios internacionales.
En conclusión, el proyecto LORRAINE refleja una tendencia creciente hacia la integración de inteligencia artificial en la física experimental. Aunque no sustituye a las herramientas tradicionales, está revolucionando cómo los investigadores analizan los vastos volúmenes de datos generados por los aceleradores modernos. “Estamos aún al inicio de esta transformación”, concluye José Antonio Dueñas, anticipando un impacto significativo en los años venideros.
El proyecto LORRAINE, liderado por el catedrático José Antonio Dueñas, se centra en el desarrollo de nuevos algoritmos basados en redes neuronales para mejorar la identificación de partículas de baja energía en física nuclear.
El objetivo principal del proyecto es aumentar la precisión en el análisis de partículas generadas durante reacciones nucleares, utilizando técnicas avanzadas de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
El proyecto se aplica a datos obtenidos en grandes infraestructuras internacionales como CERN, GANIL, los Laboratorios Nacionales de Legnaro y TRIUMF.
La inteligencia artificial permite identificar patrones complejos en los datos generados por las reacciones nucleares, mejorando tanto la rapidez como la precisión del análisis comparado con métodos tradicionales.
Los resultados pueden tener aplicaciones en áreas como la medicina nuclear, ciencia de materiales e investigación energética, contribuyendo al desarrollo de nueva instrumentación científica.
El proyecto proporciona oportunidades para que estudiantes e investigadores participen en trabajos de laboratorio, desarrollen proyectos fin de grado y máster, y colaboren en campañas experimentales a nivel internacional.