Dra. Francisca Garay se integra al Instituto de Física UC

25 de Marzo 2020

La Dra. Francisca Garay se integró al grupo de Altas Energías de la Facultad de Física. La docente hizo sus estudios de licenciatura y magíster en la UC, tras lo cual partió a la Universidad de Edimburgo a realizar su Doctorado en Física Experimental de Partículas.  Actualmente, la investigadora trabaja a cargo del laboratorio que […]

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La Dra. Francisca Garay se integró al grupo de Altas Energías de la Facultad de Física. La docente hizo sus estudios de licenciatura y magíster en la UC, tras lo cual partió a la Universidad de Edimburgo a realizar su Doctorado en Física Experimental de Partículas. 

Actualmente, la investigadora trabaja a cargo del laboratorio que ensambla piezas para el upgrade del año 2021 del experimento ATLAS, en el Gran Colisionador de Hadrones (LHC), de la Organización Europea para la Investigación Nuclear (CERN). 

Hasta este momento, ya han sido enviados a Ginebra 15 de las 32 piezas, para ser instaladas en la primera rueda de la “Small Wheel”, uno de los detectores del experimento diseñado para identificar el paso de partículas de muones y su trayectoria. “Una parte de mi doctorado fue testear algunos chips que van dentro del experimento. Luego volví a la Facultad para trabajar en una sección encargada de detectar muones. Este trabajo súper aplicado es importante ya que cuando se produce un Bosón de Higgs, uno de los posibles decaimientos es en esta partícula llamada muón, que a su vez interactúa con el detector y nos permite identificarla. Podríamos decir, como ejemplo, que, si el Higgs se trasforma en muones y los muones los asumimos como barcos, nosotros observamos la estela o huella que dejan en los detectores, permitiéndonos reconstruir el Higgs”, explica la investigadora. 

El Bosón de Higgs no existe actualmente, pero que se cree que participó del Big Bang, y fue la partícula encargada de dar masa al resto de ellas, como bosones, y fermiones. Este fenómeno había sido descrito teóricamente en la década de los 60, pero el año 2012 se logró descubrir usando los datos de los experimentos ATLAS y CMS del LHC. Gracias a las colisiones a altas energías, se pudo reproducir por primera vez los Bosones de Higgs, “A mí me motiva colaborar con una comunidad de más de 5000 científicos de todo el mundo, entregados a entender fenómenos importantes a través de experimentos como ATLAS. Es apasionante que, desde Chile, estemos apoyando el desarrollo de la ciencia de frontera, y que nuestro trabajo a nivel de hardware es utilizado como insumo para hacer hallazgos que nos impactan a todos, como sociedad”, comenta Francisca. 

En esta misma línea, en su laboratorio apoyan con la investigación de factibilidad de futuros experimentos, como CLIC (Compact Linear Collider), un colisionador lineal de electrones y positrones, que permite a las partículas colisionar a energías más bajas que en ATLAS. Este debería ser construido sobre el anillo del LHC, y  permitirá hacer mediciones mucho más sensibles y precisas, ya que el ambiente producido por el tipo de colisión en su interior, es muy limpio. “Se podría decir que el LHC es una selva de partículas, que hay que empezar a barrer, a limpiar, para poder encontrar lo que uno busca. Yo apoyo a la realización de este detector a través de un estudio simulado del detector CLIC, analizando cómo cambia si el diseño es de una forma u otra. Por sobre esta simulación, se hace un análisis que indica qué cosas sería posible encontrar, que en el LHC no ha sido fácil de detectar por sus características”, afirma la docente.

Otro desafío para este laboratorio es crear un centro especializado de Inteligencia Artificial para manejar los enormes volúmenes de datos entregados por los experimentos, que son filtrados porque no son relevantes para el investigador. Sin embargo, si los filtros son automáticos, es posible que se pierda información relevante. “Otra de nuestras líneas de investigación es aplicar algoritmos de Machine Learning para que la máquina empiece a aprender de lo que está bien, para que no filtre de forma mecánica, sino que sea capaz de reconocer señales relevantes similares a lo que estoy buscando originalmente, y que pudieran ser interesantes de rescatar. Estamos probando distintos algoritmos para ver cuál funciona mejor, y optimiza la entrega de datos en función de lo que el investigador necesita”, concluye Francisca.