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PID2020-118009GA-I00

Financiado

METODOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO APLICADOS A LA ESPECTROSCOPIA DE HIPERNUCLEOS:...

METODOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO APLICADOS A LA ESPECTROSCOPIA DE HIPERNUCLEOS: EL PUZZLE DE LA VIDA UTIL DE HIPERTRITIO Y DE LA EXISTENCIA DE NNLAMBDA ESTUDIADOS EN WASA@FRS EL INTERES EN LA PRODUCCION DE "MATERIA EXTRAÑA" EN COLISIONES NUCLEARES SE HA ACRECENTADO EN LOS ULTIMAS AÑOS CON EL OBJETIVO DE ENTENDER EL PAPEL QUE JUEGAN LOS "S-QUARK" EN LA "MATERIA DENSA". UN EJEMPLO ESTA "MATERIA DENSA" ES... ver más

01/01/2020

CSIC

80K€

Presupuesto del proyecto: 80K€

Líder del proyecto

AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGA... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 2-3 | 552M€

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2020-01-01

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Participantes

CSIC

Lider

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Líder del proyecto

AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGA...

TRL 2-3 | 552M€

Presupuesto del proyecto 80K€

Descripción del proyecto EL INTERES EN LA PRODUCCION DE "MATERIA EXTRAÑA" EN COLISIONES NUCLEARES SE HA ACRECENTADO EN LOS ULTIMAS AÑOS CON EL OBJETIVO DE ENTENDER EL PAPEL QUE JUEGAN LOS "S-QUARK" EN LA "MATERIA DENSA". UN EJEMPLO ESTA "MATERIA DENSA" ES LA QUE CONSTITUYE LAS ESTRELLAS DE NEUTRONES: UN CUERPO CELESTE CUYAS CARACTERISTICAS SE VEN AMPLIAMENTE AFECTADAS POR LAS INTERACCIONES BARIONICAS. SE HA DEMOSTRADO QUE EL HIPERNUCLEO, COMPUESTO POR UN NUCLEON Y UN HIPERON, ES UN SISTEMA CLAVE PARA ESTUDIAR ESTAS INTERACCIONES BARIONICAS.EL OBJETIVO DE HYP@FRS ES ESTUDIAR LOS HIPERNUCLEOS LIGEROS MEDIANTE REACCIONES INDUCIDAS POR IONES UTILIZANDO EL SEPARADOR DE FRAGMENTOS DE LAS INSTALACIONES DE GSI Y FAIR EN DARMSTADT, ALEMANIA, COMO UN ESPECTROMETRO DE ALTA RESOLUCION.EL OBJETIVO DE HYP@FRS ES MEJORAR EL ANALISIS ESPECTROSCOPICO UTILIZANDO INTELIGENCIA ARTIFICIAL. EN PARTICULAR, A TRAVES DE LAS TECNICAS DE "MACHINE LEARNING". LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL SE HA CONVERTIDO EN UNA HERRAMIENTA CRUCIAL PARA LA SOCIEDAD GRACIAS A LOS AVANCES RECIENTES EN CIENCIAS COMPUTACIONALES, SIN EMBARGO SU APLICACION A LA ESPECTROSCOPIA EN FISICA NUCLEAR ESTA EN SUS PRIMEROS ESTADIOS. EL PRIMER PASO EN ESTE PROYECTO GIRA ENTORNO AL EXPERIMENTO WASA@FRS DE LAS INSTALACIONES GSI-FAIR. EL PROYECTO AQUI PROPUESTO PERSIGUE VALIDAR O DESCARTAR EN EL PROXIMO EXPERIMENTO LOS RESULTADOS DE NUESTRA PRIMERA CAMPAÑA . SE LLEVARA A CABO EL DESARROLLO DE METODOS NOVEDOSOS DE "MACHINE LEARNING" A ESTOS EXPERIMENTOS DE ESPECTROSCOPIA DE HIPERNUCLEOS. REDES NEURONALES Y ARQUITECTURAS CON "LONG SHORT-TERM MEMORY SE CONSIDERARAN EN PRIMER LUGAR PARA EL MODELADO NO LINEAL DE LA OPTICA DE IONES EN EL ESPECTOMETRO MAGNETICO Y, EN SEGUNDO LUGAR, SE APLICARAN AL SEGUIMIENTO DE LAS PARTICULAS MEDIDAS EN LOS APARATOS EXPERIMENTALES. EL EXPERIMENTO WASA@FRS ESTA PROGRAMADO PARA MARZO DE 2022. EL ANALISIS DE DATOS UTILIZARA LOS METODOS DE "MACHINE LEARNING" EXPLICADOS ANTERIORMENTE. LOS OBJETIVOS FINALES DE ESTA PROPUESTA SON ABORDAR EL ACTUAL ROMPECABEZAS DE LA VIDA UTIL DEL HIPERTRITON Y LA CONFIRMACION DE LA OBSERVACION DEL ESTADO LIGADO A NNLAMBDA (UN ESTADO DE DOS NEUTRONES Y UN HIPERON LAMBDA). EL PROYECTO TENDRA UN IMPACTO IMPORTANTE EN EL CAMPO DE LA FISICA NUCLEAR DEMOSTRANDO LA VIABILIDAD DEL USO DE TECNICAS DESARROLLADAS PARA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL ANALISIS DE DATOS DE LOS EXPERIMENTOS FUTUROS. IPERNUCLEO\APRENDIZAJE AUTOMATICO\SPECTROSCOPIA NUCLEAR\REACCIONES INDUCIDAS POR IONES

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