Flujos Normalizantes Condicionales para la estimación del espectro de muones.

Abstract

La muografía es una técnica de imagen no invasiva que infiere la estructura interna de grandes objetos mediante la atenuación del flujo de muones atmosféricos. Su viabilidad depende de estimar con precisión el espectro muónico del sitio de interés, el cual varía de forma no lineal con la altitud y el campo geomagnético. Los métodos tradicionales presentan limitaciones opuestas: simulaciones como ARTI/CORSIKA son precisas pero lentas, superando las once horas por sitio, mientras que las parametrizaciones analíticas son rápidas pero restringidas a condiciones geofísicas específicas. Esta brecha motivó la pregunta central: ¿pueden los flujos normalizantes condicionales replicar la precisión de ARTI con un costo computacional significativamente menor?

Para responderla, se generó un conjunto de datos balanceado mediante muestreo estratificado sobre 45 ubicaciones en 25 países, cubriendo altitudes entre 0 y 5230 m s.n.m. e intensidades geomagnéticas entre 22,5 y 56,75 muT. Con base en este conjunto, se entrenó un modelo bidimensional con transformaciones autoregresivas enmascaradas y splines racionales cuadráticas, capaz de estimar la distribución conjunta de energía y ángulo cenital condicionada por variables geofísicas. Adicionalmente, el modelo fue integrado en una plataforma web Angular–FastAPI para consultar, generar y visualizar espectros según su ubicación geográfica.

El modelo alcanzó un error relativo absoluto promedio de 0,1160 en validación y 0,0925 en prueba. Las mayores discrepancias se concentraron en el intervalo energético de 10^3 a 10^4 GeV y en los extremos angulares, regiones de baja densidad donde el propio ARTI presenta variabilidad estadística inherente a su naturaleza Monte Carlo. En eficiencia, el tiempo de generación se redujo de 8 horas 50 minutos por ciudad a un tiempo promedio de 60 segundos por ciudad, con aceleraciones superiores a 500x. Estos resultados respaldan la viabilidad de los flujos normalizantes condicionales como modelo sustituto para la estimación del espectro de muones en aplicaciones de muografía.