Сергей Глейзер
Сергей Глейзер (англ. Sergei V. Gleyzer) — физик. Работает на Кафедре физики и астрономии Университета Алабамы[1].
Биография[править]
Родился в смешанной семье: отец — еврей, мать — армянка.
В 2004 году получил степень бакалавра по физике в Университете Карнеги-Меллона.
В 2006 году получил степень магистра по физике высоких энергий в Университете штата Флорида.
В 2011 году получил докторскую степень в Университете штата Флорида.
Карьера[править]
В 2006—2011 годах — научный сотрудник кафедры физики Университета штата Флорида.
В 2012—2015 годах — научный сотрудник Deutches Elektronen-Syncrotron, Германия.
В 2015—2019 годах — старший научный сотрудник кафедры физики Университета Флориды.
С августа 2019 года — доцент кафедры физики и астрономии Университета Алабамы.
Участник экспериментов на Большом адронном коллайдере, крупнейшем в мире ускорителе элементарных частиц, который находится в Европейском центре ядерных исследований CERN. Здесь Глейзер руководит группой по машинному обучению, а также состоял в команде ученых, которые экспериментально доказали существование бозона Хиггса, что стало одним из самых резонансных открытий в физике за последние годы. В эту научную команду он попал с помощью физика Вазгена Акопяна, его научного руководителя.
Эти эксперименты потребовали обрабатывать гигантский объем данных. Для этого компьютеры работают на сложнейших алгоритмах, которые составляются под руководством Глейзера.
Одним из объектов изучения является чёрная дыра, которая теоретически может распадаться на элементарные частицы (в течение миллионов и миллиардов лет). Свои теории для этого предложили Яков Зельдович и Стивен Хокинг. Глейзер. пояснил:
Моя диссертация была одной из первых работ о черных дырах в рамках эксперимента CMS (компактный мюонный соленоид) в рамках коллайдера. Там я попытался проанализировать, как черная может распадаться на коллимированные лептоны, мюоны или электроны.
Глейзер будет анализировать эксперименты, которые намерены проводить на Большом адронном коллайдере высокой светимости (High-luminosity Large hadron collider).
В октябре 2019 года прибыл в Ереван для участия в международном научно-технологическом форуме FAST 2019. Также в Ереване наладил связи с Институтом физики (Национальной лабораторией) имени Алиханяна, где провёл семинар о машинном обучении в элементарной физике и обсудил перспективы для сотрудничества.
Труды[править]
- S. Alexander, S. Gleyzer, E. McDonough, M. Toomey and E. Usai, “Deep Learning the Morphology of Dark Matter Substructure“, arXiv:1909.07346, accepted for publication in The Astrophysical Journal, March 2020
- M. Andrews et al. (including S. Gleyzer), “End-to-End Identification of Quarks and Gluons with the CMS Open Data”, arXiv:1902.08276, submitted to Nuclear Instruments and Methods, 2020
- S. Gleyzer et al., “End-to-End Physics Event Classification with the CMS Open Data: Applying Image-based Deep Learning on Detector Data to Directly Classify Collision Events at the LHC“, arXiv:1807.11916, accepted for publication in Computing and Software for Big Science, 2020
- M. Andrews, M. Paulini, S. Gleyzer and B. Poczos, “End-to-End Deep Learning for Particle and Event Classification”, in Proceedings of the International Conference on Computing in High Energy and Nuclear Physics, EPJ Web of Conferences 214, 06031 (2019)
- D. Bourilkov et al. (including S. Gleyzer), “Machine Learning Techniques in the Search for the Higgs Boson in the di-muon Final State”, in Proceedings of the International Conference on Computing in High Energy and Nuclear Physics, EPJ Web of Conferences 214, 06002 (2019)
- Z. Ahmed et al. (including S. Gleyzer), “New Technologies for Discovery“, report of the 2018 DPF Coordinating Panel for Advanced Detectors, July 2019
- J. Albrecht et al. (including S. Gleyzer), “A Roadmap for High-Energy Physics Software and Computing R&D for the 2020s“, arXiv:1712.06982, Comput. Softw. Big Sci., 2019, 3: 7
- A. Sirunyan et al. (including S. Gleyzer), “Search for the Higgs boson production in the di-muon final state with pp collisions at √s = 13 TeV”, Phys. Rev. Lett., 021801, 2018
- A. Sirunyan et al. (including S. Gleyzer), “Observation of Higgs Boson Decay to Bottom Quarks“, Phys. Rev. Lett. 121, 121801, 2018
- S. Gleyzer et al., “The Rise of Deep Learning”, CERN Courier, 2018
- A. Sirunyan et al. (including S. Gleyzer), “Search for the Higgs boson production in the di-muon final state with pp collisions at √s = 13 TeV”, 2018
- K. Albertsoon et al. (including S. Gleyzer as main editor), “Machine Learning in High Energy Physics: Community White Paper”, arXiv:1807.02876, 2018
- S. Gleyzer et al., “End-To-End Deep Learning for Event Classification”, in Proceedings of XVIII International Workshop on Advanced Computing and Analysis Techniques in Physics Research, 2018
- D. Berzano et al. (including S. Gleyzer),“High Energy Physics Software Foundation Community White Paper: Training, Staffing and Careers“, arXiv:1807.02875, 2018
- S. Gleyzer et al., “Machine Learning Developments n ROOT”, in Proceedings of International Conference on Computing in High Energy and Nuclear Physics, 2017
- D. Acosta et al. (including S. Gleyzer), “Boosted Decision Trees in the CMS Level-1 Endcap Muon Trigger ”, in Proceedings of Topical Workshop in Electronics for Particle Physics, October 2017
- S. Gleyzer et al., “Machine-Learning Development in High-Energy Physics”, in Proceedings of the XII Quark Confinement and the Hadron Spectrum Conference, 2017
- S. Gleyzer et al., “Accelerating High-Energy Physics Exploration with Deep Learning”, in Proceedings of the Practice and Experience in Advanced Research Computing, 2017
- S. Gleyzer et al., “Falcon: Towards an Ultra Fast Non-Parametric Detector Simulator”, ”, in Proceedings of the New Physics Working Group of the 2015 Les Houches Workshop, Physics at TeV Colliders, arXiv:1605.02684, 2016
- S. Chatrchyan et al. (including S. Gleyzer), “Measurement of Prompt Double J/ψ production, Journal of High Energy Physics”, JHEP 09 (2014) 094
- S. Chatrchyan et al. (including S. Gleyzer), “Observation of a new boson at a mass of 125 GeV with the CMS experiment at the LHC”, Phys. Lett. B 716 (2012) 30
- S. Gleyzer and H. Prosper, “PARADIGM: Decision-Making Framework for Variable Selection and Reduction in High Energy Physics”, in Proceedings of the XII International Workshop on Advanced Computing and Analysis Techniques in Physics Research, 2009
- S. Abdullin et al. (including S. Gleyzer), “The CMS barrel calorimeter response to particle beams from 2 to 350 GeV/c”, Eur. Phys. J. C 60 (2009) 359
- S. Gleyzer et al., “The h0 to A0A0 to bbτ+τ– Signal in Vector Boson Fusion Production at the LHC”, Proceedings of the Higgs Boson Working Group of the 2007 Les Houches Workshop, Physics at TeV Colliders, arXiv:0803.1154, 2007