私は、将来の粒子衝突実験で収集される膨大かつ複雑なデータに対処するために必要なツールの開発に取り組んでいます。これには、二つの側面からアプローチしています。一つ目は、衝突から生成された粒子の軌跡を再構成するための高並列化可能なアルゴリズムの開発です。これは、検出器の各層で記録されたヒット情報から軌跡を導き出すものであり、将来的にはCPUの計算能力を超える複雑さが予想されるため、GPUのような大規模並列処理が可能なハードウェアの活用が不可欠です。二つ目は、研究者がデータを簡便かつ効率的に解析できるPythonソフトウェアエコシステムの開発と保守です。このエコシステムは、データ解析の柔軟性と再現性を高め、研究の加速に貢献します。

私の博士課程の研究は、超弦理論のための計算ツールの開発に焦点を当てていました。現在でも多くの超弦理論の研究は紙とペンによって行われていますが、コンピュータを用いることで、解のランドスケープを探索し、より多くのことを学ぶ可能性があります。私が所属していたリアム・マカリスター（Liam McAllister）率いる研究グループは、この可能性をいち早く認識し、計算ツールの開発に取り組んだ数少ないグループの一つです。私は、CYToolsというPythonパッケージの共同開発者であり、これは代数幾何学の手法を用いて構築された、事実上無限の数の超弦理論の解を研究することを可能にします。CYToolsは既存のツールを大幅に改善し、これまでアクセス不可能と考えられていたより複雑な解の研究を可能にしました。

学部研究者として、私はいくつかの異なるプロジェクトに取り組みました。最初の数年間はヒッグス粒子に関連する探索に従事しました。ヒッグス粒子が発見されたばかりの時期であり、理論予測と完全に一致するか、あるいは興味深い逸脱があるかを調べる研究が盛んに行われていました。私は、探索に適したさまざまな崩壊パターンを調査し、CP対称性の破れの可能性を探るために統計的手法の活用も試みました。その後の数年間は、格子QCDのための計算手法に取り組みました。QCDシミュレーションに内在する統計的ノイズを低減するためのアルゴリズムの拡張に加え、格子場の大規模データセットを効率的に保存する技術の研究も行いました。