INSTITUTO DE FÍSICA GLEB WATAGHIN (IFGW/UNICAMP)
Jun Takahashi
Linhas de Pesquisa
FÍSICA NUCLEAR DE ALTAS ENERGIAS E PARTÍCULAS: Estudo de colisões de altas energias no acelerador LHC do laboratório CERN junto ao experimento da colaboração internacional ALICE. Desenvolvimento de análises de dados em processos de produção de partículas exóticas e busca de eventos raros, utilizando técnicas de Machine Learning e ferramentas inovadoras em ciência de dados. Realização de estudos de fenomenologia de colisões nucleares através de eventos simulados de Monte Carlo, com modelos de estado da arte de partículas, hidrodinâmica relativística e interações hadrônicas.
LHC/CERN
Colisões de Altas Energias
Análise de Dados
APLICAÇÃO DE TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING PARA ANÁLISE DE DADOS EM PROBLEMAS DE CIÊNCIAS MÉDICAS: Análise de dados em problemas na área de ciências médicas utilizando técnicas de análises multivariacionais e Machine Learning. Entre as atividades, análise de imagens, incluindo automação, qualificação e padronização, segmentação e radiomics. Em estudos de oncologia, a análise de importância de variáveis, construção de nomogramas e busca de correlações.
Machine Learning
Análise Multivariacional
Data-Science
Produção Científica
- Publicações em periódicos com seletiva editorial: 585 (publons)
- Índice H Web of Science: 118
- Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/7057603141934226
- ResearchID: B-2946-2012
- Web of Science: https://www.webofscience.com/wos/author/record/132684
- ORCID:
- http://orcid.org/0000-0002-4091-1779
- M. H. Padilha et. al., “Construction of a nomogram for predicting COVID-19 in-hospital mortality: A machine learning analysis”, Informatics in Medicine Unlocked, 36 (2023) 101138, DOI: 10.10106/j.imu.2022.101138
- Serenone et. al., “A polarization from thermalized jet energy”, Physics Letters B, 820, 136500, DOI: 10.1016/j.physletb.2021.136500
- Lisa M.A. et. al., “Vortex rings from high energy central p plus A collisions”, Physical Review C, 104, L011901, DOI: 10.1103/PhysRevC.104.L011901
- Acharya et al. (ALICE Collaboration), “Unveiling the strong interaction among hadrons at the LHC”, Nature, 588, pages232–238 (2020), DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-020-3001-6
- Acharya et al. (ALICE Collaboration), “Evidence of Spin-Orbital Angular Momentum Interactions in Relativistic Heavy-Ion Collisions”, Phys. Rev. Lett. 125, 012301, DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.125.012301
- Adam, J.; J. Takahashi et al., (ALICE Collaboration), “Enhanced production of multi-strange hadrons in high-multiplicity proton-proton collisions”, Nature Physics Volume: 13 Issue: 6 Pages: 535-539, DOI: http://doi.org/10.1038/nphys4111
Laboratórios de Pesquisa
FAPESP/ Projeto de Pesquisa - Temático / Fluxo Contínuo
Projeto: “Física Hadrônica em Colisões Nucleares de Altas Energias”
Período de Vigência: 01/09/2017 – 31/08/2022
Processo: 2017/05685-2
Tipo de participação: Coordenador.
CNPq - Bolsa de produtividade em pesquisa, nível 1 C
Projeto: “Física Hadrônica em energias ultra-relativísticas”
Processo: 309174/2020-1
Período de vigência: 01/03/2021 a 28/02/2025
Hadrex, Gupo de Física Hadrônica Experimental
https://sites.ifi.unicamp.br/hadrex/
Professores
- Prof. Jun Takahashi
- Prof. Donato Giorgio Torrieri
- Prof Cristiane Jahnke
- David D. Chinellato
Fale com o pesquisador
Contato
Preencha o formulário abaixo para entrar em contato com o pesquisador.
Endereço
em breve