Detección de Señales de Radio de Partículas de Alta Energía con SVM

DE LA VEGA, GONZALO; FRAENKEL, D.; BROMBERG, FACUNDO; GARCIA, BEATRIZ

Los Reyunos, San Rafael, Mendoza, ARGETINA

Congreso; Encuentro de Investigadores y Docentes de Ingeniería (EnIDI); 2009

UTN-FRM y UNCuyo

            El Observatorio Pierre Auger está dedicado a la detección de rayoscósmicos de ultra elevada energía, partículas subatómicas que bombardean la tierradesde el espacio, mediante el uso de varios detectores y a partir de las cascadas departículas secundarias que se originan en la atmósfera, por interacción. Con elobjetivo de incrementar la recolección de información sobre estas partículas se estadesarrollando un nuevo instrumento destinado a detectar las ondas de radio generadaspor las cascadas de partículas secundarias, que se producen al cortar el campomagnético terrestre. Un problema que presenta esta técnica de detección es ladificultad de discriminar entre la señal radioeléctrica producida por las partículas deinterés y un gran número de señales del mismo tipo generadas en la tierra. En estetrabajo realizado en conjunto por miembros de Kerfisisch Versneller Instituuth deHolanda y la cátedra de Inteligencia Artificial y el Laboratorio Pierre Auger de UTNMendoza, presentamos un discriminador de estas señales basado en Support VectorMachines (SVM), una familia de algoritmos de aprendizaje automatizado que, a partirde datos previamente discriminados, aprende automáticamente a distinguir entre laseñal de interés (producidas por las partículas de alta energía) y otras señales,operando en el mismo espectro de frecuencias. Mostraremos que este método superael desempeño de métodos estándar de discriminación de señales que utilizan técnicasde umbral en el dominio del tiempo.