Introducción: En colisionadores de alta energía como el LHC, la reconstrucción de eventos es esencial para identificar partículas, trayectorias y decaimientos. Este proceso sufre frecuentemente errores debidos a limitaciones detectoras y topologías complejas. Presentamos un marco novedoso denominado Robust Event Validation and Correction Network REVCN orientado a la detección y corrección automatizada de anomalías en datos reconstruidos, aplicado al estudio de la producción de hadrones de sabor pesado en colisiones Pb-Pb.

Contexto físico: Las colisiones plomo-plomo generan un plasma de quarks y gluones donde los quarks pesados charm y bottom interactúan con el medio. La reconstrucción precisa de mesones D y B y de sus productos de decaimiento es crítica para caracterizar la dinámica del QGP. Métodos tradicionales dependen de algoritmos ajustados manualmente que pueden introducir sesgos; REVCN pretende superar esas limitaciones mediante aprendizaje automático combinado con verificación formal.

Arquitectura propuesta: REVCN es un sistema híbrido en tres etapas que integra redes neuronales y razonamiento simbólico. Etapa 1 ingestión multimodal y normalización: señales de tracking, calorimetría y sistemas de muones se transforman en representaciones estructuradas tipo Abstract Syntax Tree AST que codifican trayectorias y energías. Se extraen además datos de figuras y mapas de calor mediante técnicas de visión y OCR cuando procede. Capas de normalización garantizan invariancia de escala y estabilidad numérica.

Etapa 2 descomposición semántica y estructural: un parser basado en Transformers entrenado con grandes corpus simulados y reales convierte el AST en un grafo con nodos partícula y aristas interacción o decaimiento. Esta representación gráfica facilita la inferencia conjunta de relaciones entre partículas y permite aplicar restricciones globales.

Etapa 3 pipeline de evaluación multinivel: 3.1 motor de consistencia lógica: se utilizan demostradores automáticos de teoremas compatibles con Lean4 y Coq para verificar leyes fundamentales como conservación de energía y momento y conservación de carga sobre la estructura de grafo propuesta. 3.2 sandbox de verificación de fórmulas y código: ejecución controlada de rutinas de simulación detector y comparación con resultados empíricos mediante Monte Carlo. 3.3 análisis de novedad y originalidad: búsqueda vectorial en una base de datos documental masiva para medir cuán distante es un evento respecto de la literatura conocida. 3.4 predicción de impacto: grafos de citación con redes neuronales gráficas que estiman la potencial relevancia futura de hallazgos. 3.5 puntuación de reproducibilidad y factibilidad: gemelos digitales internos estiman fuentes sistemáticas y cuantifican la reproducibilidad del resultado.

Formulación matemática resumida: un evento reconstruido E se modela como grafo G igual V,E donde cada nodo v tiene propiedades p_v igual Energía, momento y varianza de reconstrucción. La puntuación de consistencia lógica L(E) se define por L(E)=1-k/N con k leyes violadas y N leyes testeables. La puntuación de novedad N(E) se obtiene como 1 menos la distancia coseno entre el vector del evento y su vecino más cercano en el Vector DB. La calidad global Q(E) combina L N y otros indicadores mediante un esquema de pesaje inspirado en Shapley y AHP.

Diseño experimental: se entrenará y validará REVCN con datos simulados y reales del experimento ALICE en LHC. Las simulaciones Monte Carlo cubrirán distintos bins de centralidad e incluirán anomalías inyectadas que reproducen identificación errónea de partículas y pérdidas de energía. Métricas de rendimiento incluyen tasa de detección de anomalías, precisión de reconstrucción y reducción de incertidumbres sistemáticas.

Procedimiento de verificación: sobre datos simulados con anomalías conocidas se medirá la capacidad de identificación y corrección. La verificación formal comprueba que eventos con inconsistencias físicas sean detectados incluso si el modelo estadístico produce predicciones engañosas. El sistema aplicará un umbral de calidad HyperScore que combina transformaciones log-stretch, ganancias beta, correcciones de sesgo y escalados para robustecer la señal frente al ruido.

Contribuciones técnicas destacadas: la integración de demostradores formales en el flujo de reconstrucción añade una garantía de consistencia física ausente en detectores puramente estadísticos. La representación de grafo y el uso de Transformers facilitan la reconstrucción conjunta y la corrección iterativa. La búsqueda en Vector DB permite identificar candidatos genuinamente novedosos y priorizarlos para análisis humano.

Escalabilidad y hoja de ruta: corto plazo 1 a 3 años despliegue de REVCN como módulo de corrección near real time en el pipeline de ALICE. Medio plazo 3 a 7 años extensión a otros experimentos de iones pesados. Largo plazo 7 a 10 años generalización a múltiples experimentos de física de partículas y despliegue en infraestructuras cloud para procesamiento masivo.

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Conclusión: REVCN propone un enfoque híbrido capaz de elevar la fidelidad de la reconstrucción de eventos y reducir incertidumbres sistemáticas mediante la combinación de redes neuronales, verificación formal y análisis de novedad. Su adaptación y despliegue requieren colaboración estrecha entre físicos, ingenieros de datos y desarrolladores de software a medida. Q2BSTUDIO está preparada para colaborar en el diseño, desarrollo e integración de estas soluciones, aportando experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud para convertir innovaciones como REVCN en herramientas operativas y escalables.

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