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काइल क्रैनमर एक अमेरिकी प्रायोगिक कण भौतिक विज्ञानी और विस्कॉन्सिन-मैडिसन विश्वविद्यालय में प्रोफेसर हैं, जो लार्ज हैड्रॉन कोलाइडर में हिग्स बोसॉन की खोज में उपयोग की जाने वाली सांख्यिकीय विधियों के लिए जाने जाते हैं।

काइल क्रैनमर एक अमेरिकी प्रायोगिक कण भौतिक विज्ञानी और विस्कॉन्सिन-मैडिसन विश्वविद्यालय में प्रोफेसर हैं, जहाँ वे डेटा साइंस इंस्टीट्यूट का नेतृत्व करते हैं। वे सांख्यिकीय पद्धति और सहयोगी मॉडलिंग दृष्टिकोण विकसित करने के लिए जाने जाते हैं जिनका व्यापक उपयोग जुलाई 2012 में लार्ज हैड्रॉन कोलाइडर (LHC) में हिग्स बोसॉन की खोज में किया गया था। उनका काम कण भौतिकी को Machine learning और खुले विज्ञान प्रथाओं से जोड़ता है

क्रैनमर ने राइस विश्वविद्यालय से गणित और भौतिकी में बी.ए. तथा विस्कॉन्सिन-मैडिसन विश्वविद्यालय से भौतिकी में पीएच.डी. प्राप्त की, जो उन्होंने 2005 में सौ लान वू के अधीन पूरी की। वे 2005 से 2007 तक ब्रुकहेवन नेशनल लैब में गोल्डहैबर फेलो थे। इससे पहले, वे न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय में सेंटर फॉर कॉस्मोलॉजी एंड पार्टिकल फिजिक्स में प्रोफेसर और न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय के सेंटर फॉर डेटा साइंस में संबद्ध संकाय सदस्य के रूप में कार्यरत थे।

सांख्यिकीय विधियाँ और हिग्स खोज

क्रैनमर का कण भौतिकी में प्राथमिक योगदान उच्च-ऊर्जा प्रयोगों के लिए सांख्यिकीय अनुमान में रहा है। उन्होंने एक सहयोगी सांख्यिकीय मॉडलिंग दृष्टिकोण को लोकप्रिय बनाया जिसने भौतिक विज्ञानियों को डेटा और व्यवस्थित अनिश्चितताओं को एक लचीले, पुन: प्रयोज्य ढांचे में संयोजित करने में सक्षम बनाया। यह पद्धति उस विश्लेषण के केंद्र में थी जिसके कारण जुलाई 2012 में LHC में हिग्स बोसॉन की खोज हुई। उनके उपकरण, जिनमें RooStats ढांचा शामिल है, परिकल्पना परीक्षण और पैरामीटर अनुमान के लिए क्षेत्र में मानक बन गए।

डेटा संरक्षण और खुला विज्ञान

क्रैनमर कण भौतिकी के भीतर डेटा संरक्षण, खुली पहुंच, प्रतिलिपि-योग्यता, और ई-साइंस की चर्चाओं में सक्रिय हैं। उन्होंने ALEPH प्रयोग के अभिलेखीय डेटा में विदेशी हिग्स क्षयों की खोज की, उस प्रयोग के समाप्त होने के दस वर्ष बाद। वे INSPIRE के सलाहकार बोर्ड में कार्य करते हैं, जो उच्च-ऊर्जा भौतिकी के लिए साहित्य डेटाबेस है, और उच्च-ऊर्जा भौतिकी में डेटा संरक्षण अध्ययन समूह तथा खुले विज्ञान के लिए डेटा और सॉफ्टवेयर संरक्षण के सदस्य हैं। इन प्रयासों का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि प्रायोगिक डेटा और विश्लेषण सॉफ्टवेयर भविष्य के अनुसंधान के लिए सुलभ बने रहें

भौतिकी में मशीन लर्निंग

क्रैनमर कण भौतिकी समस्याओं पर Machine learning तकनीकों को लागू करने में अग्रणी रहे हैं। उनका अनुसंधान यह खोजता है कि कैसे Deep learning और Neural network मॉडल कोलाइडर प्रयोगों में घटना वर्गीकरण, पैरामीटर अनुमान, और सिमुलेशन-आधारित अनुमान में सुधार कर सकते हैं। उन्होंने उन विधियों के विकास में योगदान दिया है जो डोमेन ज्ञान को आधुनिक सांख्यिकीय उपकरणों के साथ एकीकृत करती हैं, जिससे पारंपरिक भौतिकी विश्लेषण और Artificial intelligence दृष्टिकोणों के बीच की खाई को पाटने में मदद मिलती है।

सार्वजनिक सहभागिता और मीडिया

हिग्स बोसॉन की खोज के बाद से, क्रैनमर विज्ञान टेलीविजन कार्यक्रमों पर एक लोकप्रिय अतिथि रहे हैं। जुलाई 2011 में, वे नील डेग्रासे टायसन के StarTalk Live के एक विशेष एपिसोड में बिल नाइ द साइंस गाय, यूजीन मिरमैन, और सारा वॉवेल के साथ दिखाई दिए। नवंबर 2012 में, वे नेशनल साइंस फाउंडेशन की ऑनलाइन पत्रिका, Science Nation के लिए एक वीडियो में चित्रित किए गए, जिसमें उन्होंने हिग्स बोसॉन पर चर्चा की। उन्होंने फरवरी 2013 में खोज पर एक TEDxTalk भी दिया

पुरस्कार और मान्यता

क्रैनमर को 2007 में ऊर्जा विभाग के विज्ञान कार्यालय के माध्यम से राष्ट्रपति जॉर्ज डब्ल्यू. बुश से वैज्ञानिकों और इंजीनियरों के लिए राष्ट्रपति प्रारंभिक कैरियर पुरस्कार प्राप्त हुआ। 2009 में, उन्हें नेशनल साइंस फाउंडेशन का कैरियर पुरस्कार प्रदान किया गया। वे 2021 में अमेरिकन फिजिकल सोसाइटी के फेलो नामित किए गए। वे अर्कांसस स्कूल फॉर मैथमेटिक्स, साइंसेज, एंड द आर्ट्स के स्नातक हैं

संदर्भ

बाहरी कड़ियाँ

विस्कॉन्सिन में काइल क्रैनमर की वेबसाइट

RooStats

IMDb पर काइल क्रैनमर

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