Uso de técnicas de Machine Learning en el experimento CMS

Cristina Oropeza-Barrera

doi:10.22201/fesa.figuras.2020.1.3.121

Autores/as

Cristina Oropeza-Barrera Universidad Iberoamericana, Ciudad de México Mexico https://orcid.org/0000-0001-9724-0016

DOI:

https://doi.org/10.22201/fesa.figuras.2020.1.3.121

Palabras clave:

Machine Learning, física experimental de partículas, Large Hadron Collider, Compact Muon Solenoid experiment, aprendizaje automatizado

Resumen

La física experimental de partículas se encuentra en una era dorada llena de retos tecnológicos. Para superarlos, las grandes colaboraciones del LHC (Large Hadron Collider) han implementado técnicas de Machine Learning en sus operaciones con resultados impresionantes. En este documento se resumen algunas de las aplicaciones principales del aprendizaje automatizado, en particular de las redes neuronales artificiales, en el experimento CMS (Compact Muon Solenoid). Además, se resalta la importancia del trabajo colaborativo e interdisciplinario para la correcta implementación e interpretación de estas técnicas de análisis. El objetivo del presente trabajo consiste en despertar el interés por estos temas entre los miembros de las comunidades de física de partículas y ciencias de la computación, con el fin de ampliar las posibilidades de trabajos de investigación conjuntos.

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Biografía del autor/a

Cristina Oropeza-Barrera, Universidad Iberoamericana, Ciudad de México

Profesora e investigadora de la Universidad Iberoamericana, Ciudad de México. Egresada de la licenciatura en Ingeniería Física por la misma casa de estudios, realizó sus estudios de doctorado en física de partículas experimental en la Universidad de Glasgow, en el Reino Unido. Su investigación en partículas elementales se desarrolla dentro del experimento CMS del Gran Colisionador de Hadrones (LHC, por sus siglas en inglés) de Suiza, en donde también realiza actividades de divulgación de la ciencia y la ingeniería, particularmente entre mujeres. Ha sido coordinadora de Física e Ingeniería Física en el Departamento de Física y Matemáticas de la Universidad Iberoamericana Ciudad de México, y actualmente se desempeña como académica y tutora del programa de Ingeniería Transicional de la Universidad Iberoamericana Tijuana.

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