Además de los métodos clásicos de procesamiento de datos analíticos, los métodos de aprendizaje automático se utilizan ampliamente para el análisis de datos en la física de partículas elementales. Con mayor frecuencia, estas técnicas se utilizan para identificar una clase particular de eventos (el problema de clasificación) o para predecir un cierto parámetro de evento (el problema de regresión). Aquí, presentamos el resultado de utilizar un modelo de aprendizaje automático para resolver el problema de regresión de la reconstrucción de la posición de eventos en el detector de búsqueda de materia oscura DEAP-3600. Se utilizó una red neuronal como modelo de aprendizaje automático. Mejorar la resolución de posición mejorará la reducción de eventos de fondo, al tiempo que aumentará la aceptación de señales para partículas masivas de interacción débil.