Kyle Cranmer는 미국의 실험 입자 물리학자이자 위스콘신-매디슨 대학교의 교수로, 데이터 과학 연구소를 이끌고 있다. 그는 2012년 7월 대형 강입자 충돌기(LHC)에서 힉스 보손을 발견하는 데 광범위하게 사용된 통계적 방법론과 협업적 모델링 접근법을 개발한 것으로 알려져 있다. 그의 연구는 입자 물리학과 기계 학습 및 개방 과학 관행을 연결한다.
Cranmer는 라이스 대학교에서 수학과 물리학 학사 학위를, 위스콘신-매디슨 대학교에서 2005년 Sau Lan Wu의 지도 아래 물리학 박사 학위를 받았다. 그는 2005년부터 2007년까지 브룩헤이븐 국립 연구소에서 Goldhaber 펠로우로 재직했다. 그는 이전에 뉴욕 대학교의 우주론 및 입자 물리학 센터에서 교수로, NYU 데이터 과학 센터의 겸임 교수로 재직했다.
통계적 방법과 힉스 발견
Cranmer의 입자 물리학에 대한 주요 기여는 고에너지 실험을 위한 통계적 추론에 있다. 그는 물리학자들이 데이터와 체계적 불확실성을 유연하고 재사용 가능한 프레임워크에서 결합할 수 있게 하는 협업적 통계 모델링 접근법을 대중화했다. 이 방법론은 2012년 7월 LHC에서 힉스 보손을 발견하게 된 분석의 핵심이었다. RooStats 프레임워크를 포함한 그의 도구는 가설 검정과 매개변수 추정 분야에서 표준이 되었다.
데이터 보존과 개방 과학
Cranmer는 입자 물리학 내 데이터 보존, 개방 접근, 재현성, 전자 과학에 관한 논의에 적극적으로 참여하고 있다. 그는 ALEPH 실험이 종료된 지 10년 후, 보존된 데이터에서 이국적인 힉스 붕괴를 검색했다. 그는 고에너지 물리학 문헌 데이터베이스인 INSPIRE의 자문 위원회에서 활동하며, 고에너지 물리학 데이터 보존 연구 그룹과 개방 과학을 위한 데이터 및 소프트웨어 보존 그룹의 회원이다. 이러한 노력은 실험 데이터와 분석 소프트웨어가 향후 연구에 접근 가능하도록 보장하는 것을 목표로 한다.
물리학에서의 기계 학습
Cranmer는 입자 물리학 문제에 기계 학습 기법을 적용하는 선구자였다. 그의 연구는 심층 학습 및 신경망 모델이 충돌기 실험에서 사건 분류, 매개변수 추정, 시뮬레이션 기반 추론을 어떻게 개선할 수 있는지 탐구한다. 그는 도메인 지식과 현대 통계 도구를 통합하는 방법 개발에 기여하여 전통적인 물리학 분석과 인공 지능 접근법 사이의 간극을 메우는 데 도움을 주었다.
대중 참여와 미디어
힉스 보손 발견 이후, Cranmer는 과학 TV 프로그램의 인기 있는 게스트가 되었다. 2011년 7월, 그는 Neil deGrasse Tyson의 StarTalk Live 특집 에피소드에 Bill Nye the Science Guy, Eugene Mirman, Sarah Vowell과 함께 출연했다. 2012년 11월, 그는 국립 과학 재단의 온라인 매거진인 Science Nation의 비디오에 소개되어 힉스 보손에 대해 논의했다. 그는 또한 2013년 2월 발견에 관한 TEDxTalk을 진행했다.
수상 및 인정
Cranmer는 2007년 에너지부 과학 사무소를 통해 조지 W. 부시 대통령으로부터 대통령 조기 경력 과학자 및 공학자 상을 받았다. 2009년에는 국립 과학 재단의 경력 상을 수상했다. 그는 2021년 미국 물리학회 펠로우로 선정되었다. 그는 아칸소 수학, 과학, 예술 학교의 졸업생이다.
참고 문헌
외부 링크
위스콘신의 Kyle Cranmer 웹사이트
RooStats
IMDb의 Kyle Cranmer