Рейтинг (ПРНД) сотрудников ИЯИ РАН сезона 2022 [312]

по группам: Теоретическая физика, Ядерная физика, Нейтринная физика и КЛ, физика Частиц, Ускорительная физика, Междисциплинарные исследования
по должностям и регионам: Москва, научные Сотрудники (по Указу), научные Работники (вне Указа), Аспиранты, стуДенты, внешние совМестители, Сб...Мб - то же для БНО
ФИОГРПРНДдатадолжн
Калашёв Олег ЕвгеньевичТ525,618.01.2022С
Калашев Олег Евгеньевич

           
Суммарный ПРНД=525.61388

ПРНД=89.3367+3.84084+8.28234+7

Расшифровка:

Статьи в журналах:

1) Constraining superheavy decaying dark matter with directional
ultra-high energy gamma-ray limits
Kalashev, O., Kuznetsov, M., Zhezher, Y.
Journal of Cosmology and Astroparticle Physics, 2021, 2021(11), 016
ПРНД = 5.839*30*0.51 = 89.3367


2) Hunting super-heavy dark matter with ultra-high energy photons
Anchordoqui, L.A., Berat, C., Bertaina, M.E., ...Soriano, J.F., Venters,
T.M.
Astroparticle Physics, 2021, 132, 102614
ПРНД=2.724*30*0.047=3.84084


3)The Cosmic-Ray Composition between 2 PeV and 2 EeV Observed with the
TALE Detector in Monocular Mode
Abbasi, R.U., Abe, M., Abu-Zayyad, T., ...Zhezher, Y., Zundel, Z.
Astrophysical Journal, 2021, 909(2), 178
ПРНД=5.874*30*0.047=8.28234

4) Sensitivity Reach of Gamma-Ray Measurements for Strong Cosmological
Magnetic Fields
Alexander Korochkin, Oleg Kalashev, Andrii Neronov, and Dmitri Semikoz,
Astrophysical Journal 906 116 (2021), e-print 2007.14331

ПРНД=5.874*30*0.43=75.7746

5) Using Deep Learning to Enhance Event Geometry Reconstruction for the
Telescope Array Surface Detector. D. Ivanov, O.E. Kalashev, M.Yu.
Kuznetsov, G.I. Rubtsov, T. Sako, Mach. Learn.: Sci. Technol. 2 015006,
e-Print: 2005.07117

ПРНД=2.940*30*0.38=33.516

6) Identifying nearby sources of ultra-high-energy cosmic rays with deep
learning.

Oleg Kalashev, Maxim Pshirkov, Mikhail Zotov, JCAP 11 (2020) 005

ПРНД = 5.839*30*0.51 = 89.3367

7) Search for point sources of ultra-high-energy photons with the
Telescope Array surface detector
Telescope Array Collaboration (R.U. Abbasi et al.)
Mon.Not.Roy.Astron.Soc. 492 (2020) 3, 3984-3993

ПРНД= 5.287*30*0.047=7.45467

8) Evidence for a Supergalactic Structure of Magnetic Deflection
Multiplets of Ultra-High Energy Cosmic Rays
Telescope Array Collaboration (R.U. Abbasi et al.), Astrophys.J. 899
(2020) 1, 86
ПРНД= 5.874*30*0.047=8.28234

9) Measurement of the proton-air cross section with Telescope Array’s
Black Rock Mesa and Long Ridge fluorescence detectors, and surface array
in hybrid mode (R.U. Abbasi et al.), Phys.Rev.D 102 (2020) 6, 062004
ПРНД= 5.296*30*0.047=7.46736

10) Search for Large-scale Anisotropy on Arrival Directions of
Ultra-high-energy Cosmic Rays Observed with the Telescope Array Experiment
Telescope Array Collaboration (R.U. Abbasi et al.), Astrophys.J.Lett.
898 (2020) 2, L28
ПРНД= 7.413*30*0.047=10.45233
_____________________

Препринты:

1) Modelling of propagation of very-high-energy gamma rays with CRbeam
code. Comparison with CRPropa and ELMAG codes

O. Kalashev, A. Korochkin , A. Neronov , D. Semikoz e-Print: 2201.03996

ПРНД=3*0.43=1.29

2) Limit on intergalactic magnetic field from ultra-high-energy cosmic
ray hotspot in Perseus-Pisces region
Andrii Neronov, Dmitri Semikoz, Oleg Kalashev e-Print: 2112.08202

ПРНД=3*0.51=1.53

3) Identifying mass composition of ultra-high-energy cosmic rays using
deep learning
O. Kalashev, I. Kharuk, M. Kuznetsov, G. Rubtsov, T. Sako e-Print:
2112.02072

ПРНД=3*0.38=1.14

4) A study of an energy-dependent anisotropy of cosmic rays beyond the
GZK cut-off with deep neural networks
Oleg Kalashev, Maxim Pshirkov, Mikhail Zotov e-Print: 2105.06414

ПРНД=3*0.51=1.53

-------------------------

Доклады на конференциях:

1) Minimal models of UHECR, gamma-rays and neutrino sources, Oleg
Kalashev, устный доклад на конференции "Cosmic Rays and Neutrinos in the
Multi-Messenger Era, Paris, Dec 2020"

https://indico.in2p3.fr/event/

ПРНД=25


2) Analysing arrival directions of ultra-high-energy cosmic rays using
convolutional neural networks, стендовый доклад на конференции ACAT 2021

https://indico.cern.ch/event/8

ПРНД=10*0.51=5.1


3) Machine learning based background rejection for Baikal-GVD neutrino
telescope, стендовый доклад на конференции ACAT 2021

https://indico.cern.ch/event/8

ПРНД=10*0.51=5.1


4) TA SD energy and arrival direction estimation using deep learning,
стендовый доклад на конференции ICRC 2021
O. Kalashev, D. Ivanov, M. Kuznetsov, G. Rubtsov, T. Sako, Y. Tsunesada
and Y. Zhezher

https://icrc2021.desy.de/progr

ПРНД=10*0.3=3

публикация в трудах конференции

https://doi.org/10.22323/1.395

ПРНД=8*0.3=2.4

5) Telescope Array search for EeV photons, O. Kalashev, I. Kharuk, M.
Kuznetsov and G. Rubtsov, устный доклад на конференции ICRC 2021

https://icrc2021.desy.de/progr

ПРНД=10+15*0.43=16.45

публикация в трудах конференции

https://doi.org/10.22323/1.395

ПРНД=8*0.43=3.44

6) Sensitivity of the gamma-ray method for strong primordial magnetic
fields, A. Korochkin, O. Kalashev, A. Neronov and D. Semikoz, устный
доклад на конференции ICRC 2021

https://icrc2021.desy.de/progr

ПРНД=15*0.43=6.45

публикация в трудах конференции

https://doi.org/10.22323/1.395

ПРНД=8*0.43=3.44

7) Testing UHECR origin hypotheses using deep learning, О.Kalashev,
устный доклад на международном воркшопе "Advanced Computing in Particle
Physics"

https://indico.quarks.ru/event

ПРНД=25

----------------------

Руководство студентами:

Студент МФТИ Алексей Леонов: осень 2021

ПРНД = 5

Студент МФТИ Паша Исмаилов: осень 2021

ПРНД = 5

---------------------

Подача заявок на гранты:

РНФ 20-12-00373 (руководитель): ПРНД =10

---------------------

Разработка научно-образовательных курсов:

Разработка курса "Методы машинного обучения в астрофизике"

ПРНД=30

---------------------

Чтение курса "Методы машинного обучения в астрофизике" на кафедре
фундаментальных взаимодействий и космологии МФТИ. весенний семестр 2021

ПРНД=8

Чтение курса лекций "Дополнительные главы статистической обработки
данных: методы машинного обучения" на кафедре физики частиц и космологии
физического факультета МГУ осенний семестр 2020

http://ppc.inr.ac.ru/neural.ph

ПРНД=8

----------------------

Патенты:

ПРОГРАММА МОДЕЛИРОВАНИЯ РАСПРОСТРАНЕНИЯ КОСМИЧЕСКИХ ЛУЧЕЙ СВЕРХВЫСОКИХ
ЭНЕРГИЙ И ЭЛЕКТРОН-ФОТОННЫХ КАСКАДОВ (CRBEAM)
Калашев О.Е., Корочкин А.А.
Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ 2021610169, 12.01.2021.
Заявка № 2020667055 от 21.12.2020.

ПРНД=50/2=25