Use of Machine Learning for gamma/hadron separation with HAWC

Artículo académico que explora técnicas de aprendizaje automático (árboles de decisión potenciados y redes neuronales) para identificar las partículas primarias detectadas por HAWC. Las nuevas técnicas de separación gamma/hadrones se probaron con datos de la nebulosa del Cangrejo, la referencia estándar en astronomía de muy altas energías, y mostraron una mejora en comparación con el método estándar de rechazo de partículas de fondo de HAWC.