La IA y los problemas difíciles del mundo · Física · arXiv · 2026-10-23
CURTAIN: hacia un modelo fundacional para telescopios de neutrinos
Título original: CURTAIN: Towards a Foundation Model for Neutrino Telescopes
Los telescopios de neutrinos registran más de un billón de detecciones de fotones al año, pero ninguna tarea de aprendizaje autosupervisado había cumplido los tres objetivos: mejorar con más datos de preentrenamiento, transferirse a un detector distinto y superar a los modelos entrenados sin preentrenamiento. Los autores presentan CURTAIN, una tarea de enmascaramiento temporal que cumple los tres. Preentrenar con ella el codificador DeepIce redujo el error angular mediano en un 45% y el error de energía mediano en un 31% en comparación con entrenar desde cero, y redujo el error angular en un 36% en una geometría de detector no vista.