La optimización automatizada del diseño, históricamente limitada por el coste computacional, ahora puede aprovechar el modelado de sustitución de múltiples fidelidades para explorar de forma eficiente espacios de parámetros muy amplios en simulaciones de oscilación de neutrinos.

Este trabajo propone un marco que utiliza Regresión por Procesos Gaussianos para aproximar simulaciones complejas de oscilación de neutrinos y permitir la optimización rápida de configuraciones de detectores. Al asignar de forma inteligente recursos computacionales entre simulaciones de distinta fidelidad, la estrategia acelera los ciclos de diseño y produce configuraciones optimizadas con un coste mucho menor. Mediante técnicas de aprendizaje activo se seleccionan los puntos de entrenamiento más informativos, lo que permite maximizar la precisión con un número reducido de simulaciones de alta fidelidad y reducir drásticamente el tiempo de optimización.

Desde el punto de vista técnico, la metodología combina varios bloques fundamentales: modelos multifidelidad que integran simulaciones rápidas y aproximadas con simulaciones detalladas y costosas; modelos sustitutos basados en Procesos Gaussianos que estiman la respuesta del detector en todo el espacio de diseño; y estrategias de muestreo óptimas como la regla de Upper Confidence Bound para equilibrar exploración y explotación. Esta combinación permite acelerar las iteraciones de diseño entre 10 y 100 veces y lograr resultados finales con un error inferior al 1 por ciento en comparación con simulaciones de alta fidelidad directas.

El núcleo matemático se basa en modelar la función objetivo f(x) como un proceso gaussiano con media y función de covarianza definidas por un kernel adecuado, por ejemplo el kernel exponencial cuadrático. El uso de kernels adaptativos y la calibración de escalas de longitud incrementan la capacidad del modelo para capturar relaciones complejas entre parámetros del detector. Las estrategias de aprendizaje activo priorizan las simulaciones donde la incertidumbre predictiva es mayor o donde la ganancia de información esperada es más alta, optimizando el presupuesto computacional.

En la práctica, el marco se integra con el software de simulación de física y con clusters computacionales existentes, permitiendo ejecutar en paralelo las simulaciones de baja fidelidad y reservar las de alta fidelidad solo para los candidatos más prometedores. La verificación se realiza comparando diseños optimizados por el sustituto con simulaciones completas de referencia y evaluando la robustez frente a cambios en el kernel y en los parámetros del algoritmo activo.

Las aplicaciones son directas para proyectos de gran escala en física de neutrinos que requieren explorar configuraciones de detectores complejas, como el ajuste de geometría, materiales y disposición de sensores para maximizar la sensibilidad a la oscilación de neutrinos. Este enfoque abre la puerta a experimentar con diseños más ambiciosos y a acortar el tiempo entre iteración y decisión experimental.

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En resumen, la combinación de modelado multifidelidad, Procesos Gaussianos y aprendizaje activo ofrece una vía práctica y eficiente para acelerar el diseño de detectores de neutrinos. Con la experiencia en software y IA de Q2BSTUDIO es posible llevar esta investigación desde el prototipo hasta una solución desplegable que optimice tiempos, costes y resultados científicos.