[en] ABSTRACT: The cosmic microwave background (CMB) radiation was emitted at very early times, shortly after the Big Bang. It reaches the earth from every direction and, even though it has become weak and has suffered some changes on its way, it gives important information on how the universe was and how it is evolving. The radiation from the CMB is polarized, and different information can be extracted from each polarization mode. In particular, the detection of primordial B-modes would imply the existence of a primordial background of gravitational waves, which is predicted by inflation, and would in turn greatly reinforce this theory. The B mode of polarization is very weak, and its observations are very contaminated from Galactic diffuse emission. This project has focused on creating a component separation method using neural networks (NNs) to recover the signal of the CMB from multi-frequency observations of the full sky containing thermal dust and synchrotron foregrounds. The NN models have been optimized for observations of the satellite LiteBIRD, due to be launched in 2027 and whose goal is precisely to obtain measurements of the primordial B-modes, training the models with simulations following specifications of that instrument. Promising results have been obtained, with relative errors of the predictions around 11% in the region of the sky with less intense foregrounds, better than with a standard technique such as ILC. This study suggests that a robust component separation method could be obtained with NNs; still, more has to be analyzed regarding the models and the residuals from foregrounds and noise that are produced, as well as the response of the networks to different foregrounds.

[es] RESUMEN: La radiación del fondo cósmico de microondas (FCM) fue emitida poco después del Big Bang. Llega a la tierra desde todas las direcciones y, aunque se ha hecho más débil y ha sufrido algunos cambios por el camino, da información muy valiosa sobre como era el universo y como esta evolucionando. La radiación del FCM está polarizada, y distinta información se puede obtener de cada modo. En particular, la detección de los modos B primordiales implicaría la existencia de un fondo primordial de ondas gravitacionales, el cual esta predicho por inflación, y reforzaría fuertemente esta teoría. El modo B de polarización es muy débil, y sus observaciones vienen muy contaminadas por emisión galáctica difusa. Este proyecto se ha centrado en crear un método de separación de componentes usando redes neuronales (RNs) para recuperar la señal del FCM de observaciones a todo el cielo a distintas frecuencias que contienen componentes de emisión de polvo térmico y synchrotron. Las RNs han sido optimizadas para observaciones del satélite LiteBIRD, programado para ser lanzado en 2027 y cuyo objetivo es precisamente la medición de los modos B primordiales, entrenando los modelos con simulaciones siguiendo las especificaciones de ese instrumento. Se han obtenido resultados prometedores, con errores relativos de las predicciones cerca del 11 % en la región del cielo con contaminación menos intensa, mejor que con una técnica estándar como el ILC. Este estudio sugiere que un método de separación de componentes robusto se podría obtener con RNs; aun así, los modelos y los residuos de contaminantes y ruido que se producen deben de ser analizados en más profundidad, así como la respuesta de las redes a distintos tipos de contaminantes.