Graduado en Física por la Universidad Complutense de Madrid, donde me especialicé en física teórica. Obtuve el título de Máster en Física Nuclear por la misma Universidad en el que investigué modelos teóricos de la interacción entre WIMPs y núcleos atómicos en el Trabajo de Fin de Máster. Después disfruté de un contrato de Ayudante de Investigación en el CIEMAT en el que apliqué algoritmos de Deep Learning a distintos problemas de interés físico: forecasting y clasificación. Actualmente estoy realizando mi tesis doctoral en el Grupo de Sistemas Complejos sobre sistemas de gases ultrafríos confinados en trampas ópticas anarmónicas, donde combino simulaciones computacionales con cálculos teóricos. Profesor particular desde hace más de ocho años, apasionado por la docencia, dirigí un proyecto de investigación en el IES Las Musas acerca de los fundamentos de la Física Cuántica.
Publicaciones Destacadas
- Tomás Sánchez-Pastor and Miguel Cárdenas-Montes. Nowcasting for Improving Radon- 222 Forecasting at Canfranc Underground Laboratory. Springer Nature Switzerland AG, Hybrid Artificial Intelligent Systems. HAIS 2021. Lecture Notes in Computer Science, vol 12886. Springer, Cham. (2021). https://doi.org/10.1007/978-3-030-86271-8_41
- P. Adhikari et al. (DEAP Collaboration). Constraints on dark matter-nucleon effective cou- plings in the presence of kinematically distinct halo substructures using the DEAP-3600 de- tector. Phys. Rev. D 102 082001. (2020). https://doi.org/10.1103/PhysRevD.102.082001
- Tomás Sánchez Sánchez-Pastor; Iñaki Rodríguez García; Miguel Cárdenas Montes. Classification of COVID X-rays with Artificial Intelligence. Vértices. 33, CIEMAT. ISSN 1887-1461, Nº. 33, 24-26. (2020)
- Adhikari, P., Ajaj, R., Araujo, G.R. et al. The liquid-argon scintillation pulseshape in DEAP- 3600. Eur. Phys. J. C 80, 303 (2020). https://doi.org/10.1140/epjc/s10052-020-7789-x