Mi trabajo de tesis doctoral se titula: Optimización del Experimento Hyper-Kamiokande a través del modelado e implementación de arquitecturas profundas, cuyo objetivo es que a través de datos de simulaciones de eventos de altas energías producidos en un tanque Cherenkov, que utilizara el experimento Hyper-kamiokande. Con estos datos que simulan el evento de altas energías dentro de un conjunto de fotomultiplicadores se busca caracterizar el tipo de partícula que está afectando a los sensores. Esta caracterización se está buscando a través de la utilización de machine learning y redes neurales. Con el objetivo de obtener aprendizajes arriba del 90% para ayudar en la caracterización de las partículas cuando el experimento hyper-Kamiokande tenga datos resultantes de la experimentación.
Actualmente estoy apoyándome en el Centro de Análisis de datos y supercómputo (CADS) como facilitador de infraestructura para mi investigación.