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Sciences naturelles et génie

Yashar Hezavehe

Professeur adjoint

Faculté des arts et des sciences - Département de physique

Complexe des sciences, local B-3301

yashar.hezaveh@umontreal.ca

Autre courriel : hezaveh@astro.umontreal.ca (Travail)

Médias

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.

Portrait

Expertise de recherche

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.

Biographie

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.

Prix et distinctions

  • Récipiendaire du « Hubble Fellowship » - 2015

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

Affiliations et responsabilités

Enseignement et encadrement

Projets

Projets de recherche

2020 - 2026

Probing the Particle Nature of Dark Matter with Strong Gravitational Lensing

Chercheur principal : Yashar Hezavehe
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention : PVXXXXXX-(DGECR) Tremplin vers la découverte
2020 - 2026

Probing the Particle Nature of Dark Matter with Strong Gravitational Lensing

Chercheur principal : Yashar Hezavehe
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention : PVX20965-(RGP) Programme de subvention à la découverte individuelle ou de groupe
2020 - 2025

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

Sources de financement : SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Programmes de subvention : PVX50399-Chaires de recherche du Canada

Rayonnement

Publications et communications

Disciplines

  • Astronomie et astrophysique
  • Physique

Champ d’expertise

  • Matière sombre
  • Apprentissage machine et apprentissage profond
  • Amas de galaxies