La precisión de los futuros experimentos de neutrinos, como DUNE (Deep Underground Neutrino Experiment) y Hyper-Kamiokande (Hyper-K), depende críticamente de una estimación de la energía de los neutrinos con una incertidumbre de pocos MeV. Un desafío central para lograr esta precisión es el modelado de las reinteracciones de los hadrones producidos en la dispersión de neutrinos con los núcleos atómicos, conocidas como interacciones de estado final (FSI). Estas FSI modifican la energía y el momento de las partículas detectadas, complicando la reconstrucción de la energía inicial del neutrino.

Un reciente estudio ha empleado generadores de eventos de interacción de neutrinos de última generación para evaluar el impacto del modelado de las FSI en los estimadores de energía cinemática y calorimétrica utilizados por Hyper-K y DUNE, respectivamente. Se consideraron tanto las cascadas intranucleares semiclásicas (INC), que dominan las simulaciones actuales, como un tratamiento microscópico basado en cálculos de campo medio relativista. Los resultados indican que variaciones plausibles en el modelo de FSI introducen incertidumbres en la estimación de la energía de los neutrinos que igualan o superan la precisión requerida para las sensibilidades proyectadas de oscilación de neutrinos en ambos experimentos. Esto subraya la necesidad de un modelado cuidadoso de las FSI para obtener restricciones robustas de los detectores cercanos.

El estudio también revela que DUNE y Hyper-K son sensibles a diferentes aspectos de los modelos de FSI. La estimación de energía en Hyper-K se ve más afectada por la absorción de piones y efectos nucleares que van más allá del paradigma semiclásico. Por otro lado, la estimación de energía en DUNE es más sensible a cómo se comparte la energía hadrónica entre las fuentes de energía visible e invisible en el detector. Estos hallazgos tienen implicaciones significativas para los análisis de oscilación de neutrinos y resaltan la necesidad de desarrollos experimentales y teóricos clave para controlar las incertidumbres asociadas al modelado de las FSI.