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27-29 March 2023
Mexico/General timezone
Estimación de rendimiento de un arreglo de 55 telescopios empleando algoritmos de Machine Leraning
Speakers
- Francisco GONZÁLEZ
Primary authors
- Francisco GONZÁLEZ (Instituto de Astronomía, Universidad Nacional Autónoma de México)
Co-authors
- Dr. María Magdalena GONZÁLEZ (Instituto de Astronomía, UNAM)
- Dr. Tomás CAPISTRÁN (Instituto de Astronomia, Universidad Nacional Autonoma de Mexico)
- Mr. José Erandi SERNA FRANCO (IF-UNAM)
- Mr. Yunior Frainen PÉREZ ARAUJO (IAUNAM)
- Dr. Ruben ALFARO (IFUNAM)
Abstract
HAWC’s Eye es un prototipo de Telescopio Cherenkov Atmosférico (IACT) compacto y refractivo, diseñado para detectar las cascadas atmosféricas extensas (EAS) producidas por partículas con energías de 100 GeV hasta 100 TeV que entran en la atmósfera terrestre. Se realizaron simulaciones Monte Carlo para un arreglo de 55 telescopios HAWC’s Eye a 4100 m. s.n. m. para estimar el rendimiento del arreglo. En este trabajo se reporta la predicción de la energía de los eventos detectados, a partir de modelos entrenados utilizando Machine Learning. Este proyecto fue realizado gracias al apoyo del proyecto PAPIIT IG101323 y LNS-202102066C
