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El Grupo de Física de Altas Energías del Departamento de Física de Partículas de la USC se encuentra en la actualidad formado por los investigadores siguientes:
Profesores/investigadores en plantilla: Máximo Pló Casasús, José Ángel Hernando Morata, Juan José Saborido Silva, Cibrán Santamarina Rios, Abraham Gallas Torreira, Pablo Vázquez Regueiro y Diego Martínez Santos.
Otros Investigadores: Marcos A. Seco Miguélez, Jessica Prisciandaro, Veronika Chobanova, Alvaro Dosil Suárez, Brais Sanmartín Sedes, Carlos Vázquez Sierra, Julián García Pardiñas, María Vieites Díaz, Gonzalo Martínez Lema, Miriam Lucio Martínez, Miguel Ramos Pernas, Brais Palmeiro Pazos.
Tecnólogo Eliseo Pérez Trigo
Técnico especialista en microelectrónica: Antonio Pazos Álvarez.
Principales líneas de investigación:
- Investigación de las propiedades de las partículas elementales en experimentos llevados a cabo en aceleradores de partículas y laboratorios subterráneos.
- Diseño, construcción y operación de experimentos de física de partículas.
- Búsqueda de nueva física más allá del Modelo Estándar.
- Medición de observables de violación CP en desintegraciones de mesones B.
- Comprobación experimental del principio de universalidad leptónica en el Modelo Estándar.
- Búsqueda de canales de desintegración que violen la conservación del número leptónico.
- Medición de observables en colisiones protón-núcleo en LHCb para el estudio de la materia nuclear en condiciones de alta densidad y temperatura.
- Search for neutrinoless double-beta decay.
- Construcción y caracterización de detectores semiconductores resistentes a la radiación para experimentos de física de partículas y otras aplicaciones.
- Diseño de electrónica asociada a la lectura de señales de detectores de partículas.
- Estudios de daños por radiación de detectores y dispositivos electrónicos.
- Diseño e implementación de líneas de transmisión digitales de alta velocidad.
- Tratamiento y procesado de grandes cantidades de datos (Petabytes).
- Técnicas de computación distribuida (GRID, Cloud). Administración y gestión de centros de cálculo distribuido.
- Técnicas de análisis multivariante. Técnicas de reconocimiento de patrones. Técnicas de “Machine Learning”.
- Programación orientada a objetos, especialmente en Python y C++.