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Con una mirada en gestión de datos aplicables en la Física Teórica, Michael Roa, Doctor en Física e investigador postdoctoral Fondecyt en el Laboratorio de DataScience de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Playa Ancha, realizó una charla titulada “Color Glass Condensate in the New Era of High-Luminosity Advanced Experiments” en esta casa de estudios.
Estudiantes y académicos de la Facultad de Ingeniería estuvieron en la presentación donde se realizó un mapeo en base al proyecto Fondecyt Postdoctoral N° 3230699 que lleva el mismo nombre de la charla. Este abarcó desde la física experimental hasta la parte teórica, mostrando el marco del Color Glass Condensate, el denominado “CGC”, que se refiere al enfoque de la interacción fuerte del Modelo Estándar de partículas a altas energías.
Al comenzar la charla, el Dr. Roa planteó que existen cuatro fuerzas fundamentales de la naturaleza: gravitacional, electromagnética, nuclear débil y fuerte, con esta última fuerza el investigador trabaja bajo un enfoque llamado “Color Glass Condensate”, que es una forma de ver estos fenómenos.
Uno de los focos de estudio del especialista es investigar la estructura que existe al interior del protón, identificando sus cualidades y las características propias de la partícula que se encuentra en el núcleo de todos los átomos y que a su vez es un componente fundamental de la materia. Dentro de las investigaciones pudo identificar una emisión de partículas cuando se aumentaba la energía del protón.
“Con esto nosotros entendemos cómo se distribuyen las cosas dentro del protón a altas energías y con estas altas energías estamos llegando a las energías cercanas al Big Bang, no sabemos la física que ocurrió ahí, pero lo estamos tratando de explicar”, expresó el Doctor en Física.
Gestión de los datos
A su vez se dio a conocer la importancia de la gestión de datos en estas investigaciones, puesto que ayuda a mejorar la calibración, reconstrucción, validación y trazabilidad de los datos. También destacó el rol que cumple la ingeniería de datos y la inteligencia artificial (IA) para analizar, optimizar, garantizar calidad y reproducibilidad de los resultados que dan éstos.
En esta línea, planteó el rol que pueden desempeñar los futuros ingenieros e ingenieras en este campo de investigación, al trabajar en el área de detectores, electrónica/DAQ, simulaciones, aceleradores o ciencia computacional. O si cuentan con habilidades en Python/C++, Linux/Git, estadística, procesamiento de señales, y nociones de física de partículas, que les podría ayudar para afrontar el trabajo en la gestión de datos.
La preparación personal y el estudio van de la mano para participar en estos proyectos, recalcó el Dr. Michael Roa, por lo que recomendó realizar prácticas o estancias en laboratorios nacionales e internacionales, para esto es importante tener un nivel de inglés intermedio, además de acompañar este proceso con la búsqueda activa en portales académicos.
“Un estudiante con preparación puede optar a cosas grandes, ahora si alguien quiere ser experto, ahí tiene que quemarse las pestañas. Si tú tienes un buen monitor, un buen profesor da lo mismo la universidad”, aseveró el investigador del Laboratorio de DataScience de la Facultad de Ingeniería UPLA.
