Resumen: Presentamos una propuesta de investigación orientada a mejorar la detección directa de materia oscura mediante un sistema avanzado de filtrado adaptativo de señales y análisis de correlación acelerado por GPU. La solución combina un filtro de Kalman adaptativo que ajusta en tiempo real la caracterización del ruido con un algoritmo GPU para el cálculo eficiente de correlaciones cruzadas entre múltiples canales del detector. El objetivo es reducir el ruido de fondo y aumentar la sensibilidad en eventos de baja energía, con una mejora estimada de 1.5x en sensibilidad y una reducción significativa del tiempo de procesamiento, haciendo la tecnología comercializable en 3 a 5 años.

Introducción: El reto de detectar interacciones de materia oscura de baja energía reside en distinguir señales reales de un fondo abundante producido por desintegraciones radiactivas, rayos cósmicos y fuentes ambientales. Detectores de xenón líquido y detectores criogénicos de germanio son muy sensibles, pero los eventos por debajo de 10 keV requieren técnicas de procesamiento de señal avanzadas para maximizar la relación señal/ruido.

Innovación técnica: Proponemos dos componentes principales: un filtro de Kalman adaptativo AKF que estima dinámicamente la covarianza del ruido usando estimación bayesiana recursiva y un algoritmo de correlación cruzada acelerado por GPU GACCA que aprovecha FFT paralelas y una técnica histogram-based para identificar outliers estadísticos indicativos de interacciones de materia oscura. El AKF incorpora una regla de actualización adaptativa de la matriz de covarianza P basada en la secuencia de innovación para equilibrar fidelidad del modelo y capacidad de respuesta. GACCA aplica la transformación rápida de Fourier en paralelo y la teorema de convolución para calcular correlaciones entre todos los pares de canales de forma escalable.

Metodología y diseño experimental: Generaremos conjuntos de datos simulados con señales de materia oscura superpuestas a modelos de ruido realistas derivados de detectores existentes, incluyendo contribuciones de 238U y 232Th y muones cósmicos. La señal simulada se parametriza mediante un espectro en ley de potencias con un factor K de 0.08. El AKF se implementará en C++ y se ajustará minimizando el error cuadrático medio mediante validación cruzada. GACCA se implementará en CUDA y se optimizará para distintas arquitecturas GPU, buscando el equilibrio entre latencia y rendimiento.

Integración: El flujo integrado toma la salida del AKF como entrada para generar vectores de características que alimentan a GACCA. Este enfoque potencia la detección de correlaciones sutiles entre canales que podrían pasar desapercibidas en análisis convencionales. Las métricas de rendimiento incluyen sensibilidad mínima detectable, rechazo de fondo y eficiencia computacional medida en tiempo de procesado por conjunto de datos.

Resultados esperados: Se proyecta una mejora de sensibilidad de 1.5x respecto a técnicas tradicionales, una reducción del 20 por ciento en la tasa de eventos de fondo para eventos de baja energía y hasta un 5x de aceleración respecto a implementaciones puramente CPU. Estas ganancias permitirán reanalizar grandes volúmenes de datos históricos y mejorar la probabilidad de identificar señales genuinas de interacción con materia oscura.

Ruta de comercialización: En el corto plazo 1 a 2 años se desarrollará un prototipo validado para evaluación en detectores existentes y se establecerán alianzas técnicas. En el plazo medio 3 a 5 años se planea comercializar la solución como paquete software integrado para sistemas de control de detectores, y en el largo plazo 5 a 10 años se buscará incorporar la tecnología en la próxima generación de detectores ultra sensibles.

Aplicación y valor añadido por Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software y aplicaciones a medida, ofrece capacidades para convertir esta investigación en soluciones reales para laboratorios y centros de investigación. Nuestro equipo combina experiencia en software a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad para garantizar integraciones robustas y escalables. Podemos apoyar la implementación del AKF en C++ y la portabilidad de GACCA en CUDA, así como la integración con infraestructuras en la nube. Si necesita servicios de inteligencia artificial o consultoría en IA para empresas, visite nuestra página de servicios de inteligencia artificial para conocer cómo desarrollamos agentes IA y soluciones personalizadas. Para proyectos que requieran software a medida o aplicaciones multiplataforma, descubra nuestras capacidades en desarrollo de aplicaciones y software a medida.

Consideraciones técnicas y verificación: La verificación se realizará comparando las salidas del sistema integrado con señales verdaderas embebidas en simulaciones realistas. La validación cruzada y pruebas en distintas arquitecturas GPU son esenciales para garantizar robustez. Se implementarán pruebas de tolerancia a fallos y perfiles de rendimiento para asegurar cumplimiento en entornos de tiempo real. Además, se evaluará la sensibilidad estadística estableciendo niveles de confianza para la detección y métricas de rechazo de fondo.

Impacto y perspectivas: La combinación de filtrado adaptativo y análisis de correlación acelerado por GPU representa una mejora significativa en la búsqueda de señales débiles. Más allá de la investigación en materia oscura, estas técnicas son aplicables a problemas industriales y empresariales que requieren procesamiento de señales en tiempo real, análisis de big data y automatización de procesos. Q2BSTUDIO integra conocimientos en inteligencia artificial, servicios cloud aws y servicios cloud azure, ciberseguridad y servicios inteligencia de negocio para ofrecer soluciones completas desde la infraestructura hasta los modelos analíticos.

Conclusión: La propuesta ofrece un camino práctico y escalable para aumentar la sensibilidad de detectores de materia oscura y reducir tiempos de procesamiento, con potencial de adopción comercial en pocos años. Q2BSTUDIO está preparada para acompañar la maduración tecnológica y la integración industrial de estas metodologías, aportando experiencia en desarrollo a medida, agentes IA, power bi y soluciones de automatización que potencien la explotación de los datos experimentales y la seguridad operacional.

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