--- title: "Eventos de carga pontual em CONNIE: simulações e análise com redes neurais convolucionais • CBPF Index" description: "CBPF INDEX es el sistema de seguimiento de la producción científica y tecnológica del CBPF. En él se puede obtener la lista de publicaciones de artículos, libros, informes técnicos, etc. de toda la comunidad del CBPF." canonical_url: "https://index.cbpf.br/es/publicacoes/6ad2a767639f62b11adbdaa1" locale: es meta: "og:description": "CBPF INDEX es el sistema de seguimiento de la producción científica y tecnológica del CBPF. En él se puede obtener la lista de publicaciones de artículos, libros, informes técnicos, etc. de toda la comunidad del CBPF." "og:image": "https://index.cbpf.br/_og/d/c_Item%2Ctitulo_~RXZlbnRvcyBkZSBjYXJnYSBwb250dWFsIGVtIENPTk5JRTogc2ltdWxhw6fDtWVzIGUgYW7DoWxpc2UgY29tIHJlZGVzIG5ldXJhaXMgY29udm9sdWNpb25haXM%2Ctipo_~VGVzaXMgZGUgbWFlc3Ryw61h%2Ccor_~IzdhM2E5OQ%2Cautores_~U2EsIEEuIEMuIE8uIFMu%2Cdetalhe_~MDkvMTAvMjAyNQ%2Csecao_Publicaciones%2Cp_Ii9lcy9wdWJsaWNhY29lcy82YWQyYTc2NzYzOWY2MmIxMWFkYmRhYTEi%2Cs_JD5lZCl4KYZMxWF9.png" "og:image:height": "600" "og:image:type": image/png "og:image:width": "1200" "og:title": "Eventos de carga pontual em CONNIE: simulações e análise com redes neurais convolucionais • CBPF Index" "twitter:image": "https://index.cbpf.br/_og/d/c_Item%2Ctitulo_~RXZlbnRvcyBkZSBjYXJnYSBwb250dWFsIGVtIENPTk5JRTogc2ltdWxhw6fDtWVzIGUgYW7DoWxpc2UgY29tIHJlZGVzIG5ldXJhaXMgY29udm9sdWNpb25haXM%2Ctipo_~VGVzaXMgZGUgbWFlc3Ryw61h%2Ccor_~IzdhM2E5OQ%2Cautores_~U2EsIEEuIEMuIE8uIFMu%2Cdetalhe_~MDkvMTAvMjAyNQ%2Csecao_Publicaciones%2Cp_Ii9lcy9wdWJsaWNhY29lcy82YWQyYTc2NzYzOWY2MmIxMWFkYmRhYTEi%2Cs_JD5lZCl4KYZMxWF9.png" --- > Index of every page on this site: [llms.txt](https://index.cbpf.br/llms.txt) **Tesis de maestría****Defendida** # **Eventos de carga pontual em CONNIE: simulações e análise com redes neurais convolucionais** **Sa, A. C. O. S.** 09/10/2025 [**Descargar PDF **34,6 MB](https://index.cbpf.br/files/publicacao/6ad2a767639f62b11adbdaa1/pdf) [**Contactar al responsable**](mailto:denise@cbpf.br?subject=Eventos%20de%20carga%20pontual%20em%20CONNIE%3A%20simula%C3%A7%C3%B5es%20e%20an%C3%A1lise%20com%20redes%20neurais%20convolucionais) ## **Resumen** O experimento CONNIE (Coherent Neutrino Nucleus Interaction Experiment) opera próximo ao reator nuclear de Angra 2 e tem como principal objetivo detectar, pela primeira vez em silício, o espalhamento elástico coerente de antineutrinos com núcleos (CEνNS). Esse tipo de interações produz sinais mensuráveis da ordem de poucos keV, o que requer tecnologias com baixíssimo limiar de detecção. Em meados de 2021, CONNIE passou a utilizar uma tecnologia inovadora de detecção, os Skipper-CCDs. Estes sensores semicondutores pixelados se destacam por seu processo de leitura sequencial e não destrutivo, que permite multiplas medições das cargas acumuladas em cada pixel. Devido a este mecanismo, os Skipper-CCDs alcan，cam ruídos de leitura subeletrônicos, o que os torna especialmente apropriados para detectar interações fracas, como CEνNS. Neste contexto de altíssima sensibilidade, um dos maiores desafios está na rejeição de ruído de fundo, para a identificação eficiente dos eventos candidatos a CEνNS. Uma forma de diferenciar estes eventos de outras interações que geram sinais similares de carga pontual, como raios X e fótons de baixas energias, é através da profundidade onde a ionização foi produzida. Atualmente, o algoritmo que o experimento utiliza para estimar essa profundidade é baseado em ajustes gaussianos, que são imprecisos para reconstruir profundidades de eventos gerados próximos à superfície dos sensores. Neste trabalho, desenvolvemos e otimizamos redes neurais convolucionais para estimar a profundidade de eventos de carga pontual em imagens de Skipper-CCD. Para possibilitar o treinamento e a validação destas redes, implementamos e validamos um código de simulação capaz de gerar imagens com eventos de diferentes energias e profundidades. Este código evoluiu para uma ferramenta útil em estudos complementares a este trabalho, permitindo investigar de forma mais ampla a resposta do sensor em diferentes condições de operação. A arquitetura mais adequada para o problema foi escolhida através de um estudo extensivo de hiperparâmetros. A performance obtida pela rede neural selecionada supera a do algoritmo usual de CONNIE, com predições mais acuradas e precisas em grandes profundidades ## **Datos de la publicación**
Autores
Sa, A. C. O. S.
Tipo
Tesis de maestría
Estado
Defendida
Fecha de publicación
09/10/2025
Institución
CBPF
Fecha de defensa
09/10/2025
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