Resumen Este artículo propone un sistema avanzado de filtrado adaptativo y análisis de correlación acelerado por GPU para detectores ultra sensibles de materia oscura. Combinando un filtro de Kalman adaptativo que estima dinámicamente la covarianza del ruido y un algoritmo paralelo basado en FFT en GPU para correlación cruzada entre canales, el sistema busca reducir el ruido de fondo y mejorar la sensibilidad en un factor estimado de 1.5 veces, facilitando la detección de interacciones de baja energía por debajo de 10 keV y ofreciendo una vía comercializable en 3 a 5 años.

Introducción El reto de detectar interacciones de baja energía La detección directa de partículas de materia oscura plantea el desafío de distinguir señales reales de un gran fondo experimental. Detectores actuales como xenón líquido o germanio criogénico alcanzan altas sensibilidades pero siguen afectados por ruido procedente de desintegraciones radiactivas de componentes, rayos cósmicos y factores ambientales. Extraer señales de energía muy baja requiere técnicas sofisticadas de procesamiento de señales que supriman el ruido y realcen características correlacionadas entre canales.

Innovación técnica Visión general Nuestra propuesta articula dos innovaciones complementarias: un filtro de Kalman adaptativo AKF que actualiza en tiempo real los parámetros de ruido y un método de correlación cruzada acelerado por GPU GACCA que explota FFT paralelas para analizar eficientemente las correlaciones sutiles entre múltiples canales. El AKF emplea estimación bayesiana recursiva para ajustar la matriz de covarianza a partir de los residuales del detector. GACCA aplica el teorema de la convolución usando transformadas rápidas y un procedimiento basado en histogramas para identificar outliers estadísticos indicativos de interacciones de materia oscura.

Implementación práctica AKF y GACCA El AKF se implementará en C++ optimizado para baja latencia y robustez, con validación por validación cruzada sobre conjuntos simulados para ajustar el parámetro de adaptación. GACCA se desarrollará en CUDA para aprovechar arquitecturas NVIDIA y ejecutar FFT paralelas, multiplicaciones elemento a elemento en el dominio de frecuencia y detección de outliers mediante histogramas distribuidos. La integración consiste en alimentar a GACCA con vectores de características derivados de las salidas del AKF para detectar conexiones débiles entre canales.

Metodología y diseño experimental Generación de datos simulados Crearemos datasets simulados que superponen señales de materia oscura sobre modelos de ruido basados en datos reales de detectores, incluyendo contribuciones de 238U y 232Th y muones cósmicos. La señal de materia oscura se parametrizará mediante un espectro tipo ley de potencias con un factor K ajustable para reproducir distintos escenarios experimentales.

Métricas de evaluación Evaluaremos sensibilidad mínima detectable para una confianza dada, rechazo de fondo medido como la relación señal/fondo, y eficiencia computacional en tiempo de procesamiento por dataset. Además mediremos la tasa de falsos positivos derivada de modelados incorrectos y verificaremos robustez frente a variaciones temporales del ruido.

Resultados esperados y beneficios prácticos Anticipamos una mejora de sensibilidad aproximada de 1.5x respecto a técnicas convencionales, una reducción en eventos de fondo mal identificados en torno a 20% para eventos de baja energía y una aceleración del análisis cercano a 5x frente a implementaciones solo en CPU. Estos avances permitirían reanalizar grandes volúmenes de datos con mayor profundidad y apoyar campañas experimentales enfocadas en masas y secciones eficaces más pequeñas.

Hoja de ruta de comercialización A corto plazo 1 a 2 años desarrollaremos un prototipo validado y coordinaremos pruebas en detectores colaboradores. A medio plazo 3 a 5 años prepararemos un paquete software integrable en sistemas de control de detectores y ofrecible como solución a medida para laboratorios y consorcios experimentales. A largo plazo 5 a 10 años colaboraremos en el diseño arquitectónico de nuevas generaciones de detectores ultra sensibles incorporando estas rutinas.

Aplicación y sinergias empresariales En Q2BSTUDIO como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida unimos experiencia en software a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad para convertir esta investigación en soluciones reales. Podemos ofrecer integraciones personalizadas del sistema AKF GACCA, migración y despliegue en infraestructuras cloud con soporte para servicios cloud aws y azure, y asegurar la integridad de datos mediante prácticas de ciberseguridad y pentesting. Para proyectos que requieran capacidades de inteligencia artificial aplicada y agentes IA podemos adaptar modelos y pipelines específicos por industria, y para análisis y visualización de resultados ofrecemos servicios de inteligencia de negocio y power bi. Conecte este tipo de soluciones con nuestras ofertas de inteligencia artificial a través de la página de servicio IA para empresas y soluciones de agentes IA y despliegue en nube usando servicios cloud aws y azure gestionados.

Ventaja competitiva Q2BSTUDIO aporta desarrollo de software a medida, experiencia en aplicaciones a medida, know how en integración de modelos de inteligencia artificial y prácticas de ciberseguridad que permiten entregar una solución lista para producción. Nuestro enfoque combina robustez en C++ para control en tiempo real, aceleración CUDA para análisis masivo en GPU y dashboards de inteligencia de negocio para interpretación de resultados con Power BI y reporting automatizado.

Verificación y validación La verificación se realizará comparando las salidas del sistema con las señales verdaderas en datasets simulados y con datos de detectores reales cuando esté disponible. Se emplearán protocolos de validación cruzada, pruebas de estrés en distintas arquitecturas GPU y auditorías de seguridad del software. El código se someterá a revisiones y pruebas de penetración como parte del ciclo DevSecOps para garantizar confianza en entornos experimentales críticos.

Conclusión La integración de un filtro de Kalman adaptativo y un análisis de correlación acelerado por GPU ofrece una vía práctica y escalable para mejorar la detección de materia oscura de baja energía. Q2BSTUDIO está preparada para llevar esta investigación a soluciones comerciales y a medida, complementadas con servicios de inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud y analytics que potencian la adopción en entornos científicos e industriales. Palabras clave aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi.