El creciente volumen y la complejidad de los datos de detectores de muon neutrinos exigen técnicas de análisis innovadoras. Presentamos un sistema híbrido que combina un Filtro de Kalman optimizado mediante Aprendizaje Reforzado con una capa de ingestión multimodal de datos, logrando una mejora aproximada de 3x en la detección de anomalías respecto a enfoques tradicionales y una reducción significativa de falsos positivos. Esta mejora aumenta la fiabilidad de estudios de oscilación de neutrinos y facilita la detección temprana de fenómenos físicos inesperados.

Nuestra propuesta integra capacidades avanzadas de preprocesado para señales provenientes de detectores de centelleo, detectores de luz Cherenkov y fotodetectores, normalizando formatos heterogéneos como informes en PDF, fragmentos de código de adquisición y figuras de reconstrucción de eventos. Este enfoque permite extraer propiedades no estructuradas que suelen pasar desapercibidas en revisiones manuales, incluyendo detección de inconsistencias en algoritmos de reconstrucción mediante extracción de código y OCR de figuras.

Arquitectura del sistema: el diseño consta de cinco módulos principales que confluyen en una canalización de evaluación robusta. La capa de ingestión multimodal unifica y normaliza señales y parámetros reconstruidos. El módulo de descomposición semántica y estructural, basado en arquitecturas Transformer, convierte la información en una representación basada en grafos que conecta señales detectoras con parámetros físicos como energía, ángulo y tipo de interacción, permitiendo razonamiento eficiente sobre relaciones complejas entre textos, fórmulas y llamadas de algoritmo.

El núcleo de la detección utiliza un Filtro de Kalman mejorado cuyo ajuste dinámico de parámetros es dirigido por un agente de Aprendizaje Reforzado. La canalización de evaluación incluye submódulos especializados: un Motor de Consistencia Lógica que emplea probadores formales para identificar incoherencias en las reconstrucciones; un Sandbox de Verificación de Fórmulas y Código para ejecutar componentes del pipeline en entornos seguros y someter algoritmos a simulaciones numéricas y Monte Carlo a gran escala; y un Análisis de Novedad que compara eventos contra una base de conocimiento y un grafo de investigaciones para identificar desviaciones significativas.

Además incorporamos predicción de impacto mediante Redes Neuronales de Grafos para estimar la repercusión científica a medio y largo plazo, y un sistema de puntuación de reproducibilidad que reescribe protocolos experimentales y ejecuta gemelos digitales para evaluar factibilidad. Un bucle meta de autoevaluación recursiva corrige incertidumbres en las métricas de calidad y sirve como control continuo sobresaliente.

Fusión de puntuaciones y aprendizaje humano: las salidas de todos los submódulos se integran con técnicas de ponderación inspiradas en Shapley y AHP y calibración bayesiana para neutralizar ruido de correlación y obtener un valor final V. Expertos revisan una muestra de anomalías detectadas y su retroalimentación alimenta un agente RL en un esquema de aprendizaje activo, afinando progresivamente las matrices de covarianza del Filtro de Kalman (Q y R) para maximizar la detección correcta y minimizar falsos positivos.

Optimización mediante Aprendizaje Reforzado: el agente opera en un entorno simulado que emula el comportamiento de detectores bajo distintos escenarios de interacción neutrino-materia. Empleamos arquitecturas DQN con replay de experiencias y exploración epsilon-greedy para aprender políticas que ajusten Q y R en tiempo real. El espacio de entrenamiento incluye eventos esperados y anomalías inyectadas intencionadamente, como distribuciones energéticas atípicas y correlaciones angulares inusuales.

Metodología de evaluación y métricas: la fórmula de valoración investigadora combina indicadores de consistencia lógica, novedad, predicción de impacto, reproducibilidad y estabilidad meta, con pesos aprendidos automáticamente por RL y optimización bayesiana. Sobre esa base se calcula un HyperScore transformado que potencia la sensibilidad hacia investigaciones de alto rendimiento.

Resultados experimentales: el sistema fue validado con datos simulados tipo IceCube incluyendo ruido de fondo realista y anomalías artificiales. Los resultados muestran una mejora aproximada de 3x en precisión de detección, alcanzando cerca de 88 por ciento de sensibilidad frente a configuraciones tradicionales de Kalman Filter, junto con una caída considerable de falsos positivos. El agente RL aprendió a adaptar parámetros del filtro de forma robusta ante distintos tipos de señal anómala.

Verificación y reproducibilidad: para garantizar fiabilidad incorporamos verificación formal de argumentos físicos, ejecución segura de código de reconstrucción con límites estrictos de recursos, análisis de originalidad frente a grandes repositorios de investigación y procedimientos automatizados de reproducción en entornos digitales. Los fallos recurrentes de reproducción alimentan modelos que predicen distribuciones de error y mejoran las recomendaciones para experimentos repetibles.

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Conclusión: la combinación de un Filtro de Kalman optimizado por Aprendizaje Reforzado, ingestión multimodal y una canalización de verificación rigurosa ofrece un salto cualitativo en la detección de anomalías en experimentos de muon neutrinos. Esta arquitectura no solo mejora la sensibilidad y reduce falsos positivos, sino que además facilita reproducibilidad y priorización de hallazgos con mayor impacto científico. En Q2BSTUDIO transformamos estos avances en soluciones de software a medida, con soporte en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud para acelerar descubrimientos y aplicaciones de alto valor en investigación y empresa.