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Natural Sciences and Engineering

Yashar Hezaveh

Professeur adjoint

Faculté des arts et des sciences - Département de physique

Complexe des sciences, room B-3301

yashar.hezaveh@umontreal.ca

Secondary number: 514 343-6111 #48348 (Travail 1)
Secondary email: hezaveh@astro.umontreal.ca (Travail)

Media

Yashar Hezaveh: Mapping distant galaxies with artificial intelligence

We are in the midst of a revolution in computing, with "machine learning" algorithms solving problems for which major progress was thought to be decades away. As a result, computers can now exceed human performance at tasks such as recognizing patterns in images, playing complex games such as Go, and even driving cars.

Mapping Dark Matter with Bayesian Neural Networks w/ Yashar Hezaveh - TWiML Talk #250

You might have seen the news yesterday that MIT researcher Katie Bouman produced the first image of a black hole. What’s been less reported is that the algorithm she developed to accomplish this is based on machine learning. Machine learning is having a huge impact in the fields of astronomy and astrophysics, and I’m excited to bring you interviews with some of the people innovating in this area.

Découverte 2013 No 3: Yashar Hezaveh

En regardant des galaxies très lointaines dont la lumière est amplifiée par un effet gravitationnel, l'équipe dont Yashar Hezaveh fait partie a démontré que les premières étoiles sont nées 1 milliard d'année plus tôt que ce qu'on croyait.

Profile

Research expertise

Ses recherches portent sur l’étude des galaxies lointaines à l’aide des effets de lentilles gravitationnelles, afin de cartographier plus précisément la distribution de la matière sombre dans les halos de ces galaxies. Ultimement, ses travaux devraient permettre de mieux comprendre la nature de la matière sombre.

Biography

Yashar Hezaveh a complété une thèse de doctorat en juin 2013, sous la supervision du Professeur Gil Holder de l’Université McGill. Les recherches menées dans le cadre de sa thèse, intitulée “Strongly lensed high redshift dusty star forming galaxies discovered in wide area millimeter surveys”, lui ont valu de faire partie du palmarès des 10 découvertes de l’année 2013, du magazine Québec-Science.

Awards and recognitions

  • Récipiendaire du « Hubble Fellowship » - 2015

  • Top 10 des découvertes de l’année 2013 de Québec Science

Affiliations and responsabilities

Teaching and supervision

Projects

Research projects

2020 - 2026

Probing the Particle Nature of Dark Matter with Strong Gravitational Lensing

Lead researcher : Yashar Hezaveh
Funding sources: CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Grant programs: PVXXXXXX-(DGECR) Tremplin vers la découverte
2020 - 2026

Probing the Particle Nature of Dark Matter with Strong Gravitational Lensing

Lead researcher : Yashar Hezaveh
Funding sources: CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Grant programs: PVX20965-(RGP) Programme de subvention à la découverte individuelle ou de groupe
2021 - 2025

Learning the Universe

Lead researcher : Laurence Perreault-Levasseur
Co-researchers : Julie Hlavacek-Larrondo , Yashar Hezaveh , Mohsen Ravanbakhsh
Funding sources: Simons Foundation
Grant programs:
2020 - 2025

Chaire de recherche du Canada en CRC in Astrophysical Data Analysis and Machine Learning

Funding sources: SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Grant programs: PVX50399-Chaires de recherche du Canada
2022 - 2024

Realistic and Informative Simulations with machine learnING — RISING”

Funding sources: Commission européenne (La)
Grant programs:
2021 - 2024

Une nouvelle approche statistique pour estimer les incertitudes des réseaux de neurones artificiels

Lead researcher : Yashar Hezaveh
Funding sources: FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Grant programs: PVXXXXXX-(NC) Établissement de la relève professorale

Outreach

Publications and presentations

Disciplines

  • Astronomy and Astrophysics
  • Physics

Areas of expertise

  • Dark matter
  • Machine learning and deep learning
  • Galaxy clusters