spc-site/data/magprog/content/mentors/Pantuev.md

24 lines
3.2 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

---
content_type: magprog_mentor
name: Пантуев Владислав Сергеевич
id: Pantuev
photo: images/mentors/Pantuev.jpg
language: ru
---
#### Организация
ИЯИ РАН, ведущий научный сотрудник, МФТИ кафедра фундаментальных взаимодействий и космологии.
#### Биография
Образование, МИФИ (1977), Доктор физико-математических наук (2010).
Работа в научных центрах в Дубне, Японии, Италии, 15 лет в Университете Стони Брук и Брукхевенской Национальной Лаборатории (США). Физик экспериментатор. Полный список работ, включая публикации в составе коллаборации, доступен по [ссылке](https://publons.com/researcher/2729350/vladislav-s-pantuev/).
#### Направление исследований
Поиск новой физики за пределами Стандартной Модели частиц. После блестящего подтверждения справедливости СМ измерениями в ЦЕРН (Женева, Швейцария), абсолютно возросла роль экспериментов по объяснению эффектов, которые находятся вне этой модели: почему масса нейтрино конечна, есть ли, помимо стандартных «левых» нейтрино, «правые» нейтрино, что такое Тёмная Материя и частицы её составляющие. На практике это, в частности, реализуется в эксперименте «Троицк ню-масс».
Основная цель: поиск существования дополнительного «стерильного» нейтрино с массой в несколько килоэлектронвольт в бета распадах Трития. Стерильное нейтрино является потенциальным претендентом на частицу Тёмной Материи. Эксперимент сложный, связан со многими задачами оптимизации накопления данных, их обработкой, построением удобной системы управления элементами установки, такими как высоковольтная система или контроль температуры, системы визуализации данных.
#### Особенности работы
Установка расположена в г. Троицке в Новой Москве, в 20 км от МКАД.
Работа, связанная с программированием возможна в дистанционном формате.
Желательно знание Kotlin, Java, Linux, владение простейшими понятиями по статистической обработке данных.