Ponente
Descripción
El análisis de los detectores Cherenkov en agua (WCD) destaca su utilidad creciente en la detección de radiación ionizante. Estos detectores no solo tienen aplicaciones prometedoras en investigación fundamental y en el estudio del espacio, sino que también ofrecen ventajas prácticas debido a su extenso volumen operativo, facilidad de instalación y coste reducido. Estas características los convierten en una opción atractiva para reemplazar los detectores de $^{3}\mathrm{He}$ en sistemas de monitoreo de radiación en puntos fronterizos y aduaneros. Se llevaron a cabo mediciones con varias fuentes de radiación, incluyendo $^{60}\mathrm{Co}$ y $^{137}\mathrm{Cs}$ para rayos gamma, así como $^{241}\mathrm{AmBe}$ y $^{252}\mathrm{Cf}$ para neutrones. Estos experimentos permitieron calibrar dos WCD y comparar sus respuestas ante diferentes tipos de radiación. Se aplicaron técnicas de Machine Learning (ML) para clasificar la radiación gamma y neutrones. Esta etapa incluyó el desarrollo y entrenamiento de modelos para diferenciar entre tipos de radiación, utilizando diversas métricas para evaluar los resultados. El análisis incluyó una comparación de la eficacia de los detectores en diferentes configuraciones y condiciones experimentales, así como una evaluación de los modelos de machine learning con los datos experimentales obtenidos. Este enfoque brindó una comprensión integral de las capacidades y limitaciones de los WCD en la detección y clasificación de radiaciones.
| Charla presencial o virtual | Virtual |
|---|
