LATIDIA · Investigación

Hacia modelos de estilo de cimentación para detectores de neutrinos heterogéneos de frontera energética a través de preentrenamiento auto-supervisado

Nature Machine Intelligence, Publicado en línea: 30 de septiembre de 2026; doi:10.1038/s42256-026-01309-6 Alonso-Monsalve et al. demuestran que el preentrenamiento auto-supervisado ayuda a los modelos de aprendizaje profundo a interpretar neutrinos complejos

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Nature Machine Intelligence, Published online: 30 September 2026; doi:10.1038/s42256-026-01309-6 Alonso-Monsalve et al. demonstrate that self-supervised pretraining helps deep learning models to interpret complex neutrino detector events, improving classification, reconstruction and data efficiency while enabling transfer across different neutrino detector technologies.