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A framework for data simulation and analysis of the BabyCal electromagnetic calorimeter

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dc.contributor.advisorPezoa, Raquel (Profesora Guía)
dc.contributor.advisorTorres López, Claudio Esteban (Profesor Correferente)
dc.contributor.authorHebel Lobos, Daniel León
dc.contributor.departmentUniversidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Informáticaes_CL
dc.coverage.spatialCasa Central Valparaísoes_CL
dc.date.accessioned2023-09-29T18:52:26Z
dc.date.available2023-09-29T18:52:26Z
dc.date.issued2023-07
dc.description.abstractEste trabajo de título presenta un sistema automatizado capaz de simular, traducir y analizar eficientemente datos de física de alta energía (HEP) generados por el calorímetro electromagnético simulado BabyCal. Mediante el uso de software de simulación de datos HEP, clústeres de computadoras y algoritmos de aprendizaje automático, incluidas redes neuronales convolucionales (CNN) y autoencoders, el sistema logra procesar con éxito un dataset de aproximadamente 10.000 entradas. Usando el Framework, se generaron datos simulados de partículas de muones y antimuones, además de implementarse CNNs y autoencoders para analizar los datos. El Framework se probó y evaluó con partículas de muones y antimuones. Esto condujo a un desafío interesante, desde el punto de vista computacional, con respecto a la diferenciación entre los dos. El análisis mostró que los muones y los antimuones exhiben muchas similitudes de comportamiento cuando chocan con el BabyCal simulado usando en el caso de la representación utilizada. Los resultados del experimento mostraron que los autoencoders pudieron reconstruir muones, logrando precisiones de hasta un 98%. Este trabajo es un punto de partida que sirve como una herramienta útil de análisis de datos, ayudando a los investigadores en su labor.es_CL
dc.description.degreeINGENIERO CIVIL INFORMÁTICOes_CL
dc.description.programDEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA. INGENIERÍA CIVIL INFORMÁTICAes_CL
dc.format.extent60 H.es_CL
dc.identifier.barcode196068600UTFSMes_CL
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11673/56370
dc.rights.accessRightsAes_CL
dc.subjectCOMPUTER CLUSTERSes_CL
dc.subjectHIGH ENERGY PHYSICSes_CL
dc.subjectDATA SIMULATIONes_CL
dc.subjectDATA ANALYSISes_CL
dc.subjectMACHINE LEARNINGes_CL
dc.titleA framework for data simulation and analysis of the BabyCal electromagnetic calorimeteres_CL
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