カイル・クランマーは、アメリカの実験粒子物理学者であり、ウィスコンシン大学マディソン校の教授で、データサイエンス研究所の所長を務めている。彼は、2012年7月に大型ハドロン衝突型加速器（LHC）でのヒッグス粒子の発見に広く使用された統計手法と協調的モデリング手法の開発で知られている。彼の研究は、粒子物理学と機械学習およびオープンサイエンスの実践を橋渡しするものである。
クランマーは、ライス大学で数学と物理学の学士号を取得し、2005年にウィスコンシン大学マディソン校でサウ・ラン・ウーの指導の下、物理学の博士号を取得した。2005年から2007年までブルックヘブン国立研究所のゴールドハーバー・フェローを務めた。以前は、ニューヨーク大学の宇宙論・粒子物理学センターの教授であり、NYUデータサイエンスセンターの関連教員でもあった。
統計手法とヒッグス発見
クランマーの粒子物理学への主な貢献は、高エネルギー実験における統計的推論にある。彼は、物理学者がデータと系統的不確実性を柔軟で再利用可能な枠組みで組み合わせることを可能にする協調的統計モデリング手法を普及させた。この手法は、2012年7月のLHCでのヒッグス粒子の発見につながった解析の中心となった。RooStatsフレームワークを含む彼のツールは、仮説検定とパラメータ推定の分野で標準となった。
データ保存とオープンサイエンス
クランマーは、粒子物理学におけるデータ保存、オープンアクセス、再現性、e-サイエンスの議論に積極的に関与している。彼は、ALEPH実験が終了してから10年後に、その実験のアーカイブデータでエキゾチックなヒッグス崩壊の探索を行った。彼は、高エネルギー物理学の文献データベースであるINSPIREの諮問委員会に参加し、高エネルギー物理学におけるデータ保存研究グループおよびオープンサイエンスのためのデータ・ソフトウェア保存のメンバーでもある。これらの取り組みは、実験データと解析ソフトウェアが将来の研究のためにアクセス可能であり続けることを目的としている。
物理学における機械学習
クランマーは、機械学習技術を粒子物理学の問題に適用する先駆者である。彼の研究は、深層学習およびニューラルネットワークモデルが、衝突型実験での事象分類、パラメータ推定、シミュレーションに基づく推論をどのように改善できるかを探求している。彼は、ドメイン知識と現代の統計ツールを統合する手法の開発に貢献し、伝統的な物理学解析と人工知能アプローチの間のギャップを埋めるのに役立っている。
公的な活動とメディア
ヒッグス粒子の発見以来、クランマーは科学テレビ番組に頻繁にゲスト出演している。2011年7月には、ニール・ドグラース・タイソンのStarTalk Liveの特別回に、ビル・ナイ、ユージン・ミアマン、サラ・ヴォウェルとともに出演した。2012年11月には、全米科学財団のオンラインマガジンであるScience Nationのビデオでヒッグス粒子について議論した。また、2013年2月にはTEDxTalkでこの発見について講演した。
受賞と評価
クランマーは、2007年にエネルギー省科学局を通じてジョージ・W・ブッシュ大統領から大統領早期キャリア賞（科学者・技術者向け）を受賞した。2009年には、全米科学財団のキャリア賞を受賞した。2021年には、米国物理学会のフェローに選出された。彼は、アーカンソー数学・科学・芸術学校の卒業生である。
参考文献
外部リンク
ウィスコンシン大学でのカイル・クランマーのウェブサイト
RooStats
カイル・クランマー - IMDb