Métodos de representación y clasificación de imágenes en telescopios cherenkov basados en aprendizaje automático

Abstract

El problema de la identificación de sucesos correspondientes a rayos gamma de entre el fondo de rayos cósmicos cargados (los llamados hadrones) en telescopios cherenkov es uno de los problemas cruciales dentro de la astronomía de rayos gamma. Con objeto de llevar a cabo este análisis de los datos se han desarrollado en este trabajo dos métodos nuevos para la representación de las imágenes que se recogen en los telescopios cherenkov. Estas imágenes proceden de las cascadas atmosféricas que originan los rayos gamma al colisionar con los núcleos atmosféricos, y suponen una parte muy pequeña de toda la radiación que se recoge en los detectores. Estas dos representaciones se han utilizado para la construcción de clasificadores basados en técnicas de aprendizaje automático, tanto supervisados como, por primera vez en este campo, no supervisados. El análisis se ha llevado a cabo en dos dominios de energías: el primero, formado por el conjunto completo de sucesos, es decir, sin distinción de la energía, y un segundo análisis considerando únicamente aquellos sucesos que se encuentran en un rango de energías bajas, donde la tarea de clasificación es más difícil y donde se esperan nuevos descubrimientos en un futuro muy cercano.