ML@HEP
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Asia/Tokyo
東大理学部小柴ホール
東大理学部小柴ホール
東大本郷キャンパス小柴ホール
Junichi Tanaka
(University of Tokyo (JP)),
Junpei Maeda
(Kobe University (JP)),
Masahiko Saito
(University of Tokyo (JP)),
Masahiro Morinaga
(University of Tokyo (JP)),
Masako Iwasaki,
Tomoe Kishimoto,
Yoshinari Hayato
(University of Tokyo (JP)),
Yu Nakahama Higuchi
(High Energy Accelerator Research Organization (JP))
Description
第１回ML@HEPワークショップ
開催日時：2022年7月8日13時〜7月9日15時
開催方法：ハイブリッド形式@小柴ホール+Zoom
開催場所：東大本郷キャンパス理学部一号館小柴ホール
本ワークショップは、日本の高エネルギー物理学分野においてまだまだ十分に利活用できていない機械学習・深層学習の研究を促進することを目指し、分野内外における「実用例、現状の問題点、今後の課題」に関する講演を実験や分野の枠を越えて企画しています。
講演募集について：実務的な話や進行中の研究を話していただける若手研究者・学生大歓迎です。講演を希望される方は”Call for Abstracts”からお願いします。（できない方は森永までご連絡ください）講演募集は6月13日までとなります。
当日は感染症対策を考え、現地の人数制限を行うため最大50人で先着順とします。そのため事前参加登録を必ずお願いします。
7/4 11:30および7/7 21:30に登録者にZOOM情報を配布しました。万が一受け取っていない方がいたら、森永まで。
このワークショップは東京大学Beyond AI研究推進機構から補助を受けています。
ローカルオーガナイザー：岩崎昌子（大阪公立大学・ 阪大RCNP）、岸本巴（KEK・東大BAI）、齊藤真彦（東大ICEPP・東大BAI）、田中純一（東大ICEPP・東大BAI）[世話人代表]、中浜優（KEK（素核研・QUP））、早戸良成（東大宇宙線研）、前田順平（神戸大）、森永真央（東大ICEPP・東大BAI）[事務代表]
主催：東京大学素粒子物理国際研究センター
Contact
Participants
114
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セッション１：加速器実験と機械学習Convener: Tomoe Kishimoto
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14:20
コーヒーブレイク
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セッション２：宇宙論・天文学と機械学習Convener: Yoshinari Hayato (University of Tokyo (JP))
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5
ML in large-scale structure cosmology: from emulation to field-level inferenceSpeaker: Takahiro Nishimichi (Kyoto University)
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6
Machine learning in gravitational wave data analysisSpeaker: Prof. Hirotaka Takahashi (Tokyo City University)
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7
機械学習を用いた重力波イベントのパラメータ推定 リモート
リモート
Speakers: Kota Tomita (Osaka Metropolitan University), Mahoro Matsuyama -
8
機械学習による空気シャワーデータ解析を活用した超高エネルギー宇宙線の質量組成測定Speaker: Ryuhei Arimura (Osaka Metropolitan University)
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5
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16:10
コーヒーブレイク
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セッション３：生成モデルと素粒子実験・理論Convener: Junichi Tanaka (University of Tokyo (JP))
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9
企業講演: 最先端の生成AIとビジネス活用Speaker: Shota Suzuki (Softbank AI project Axross)
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11
GANを用いた加速器シミュレータ開発のための基礎研究 リモート
リモート
Speaker: Ryu Watarai (Osaka Metropolitan University) -
12
Characterization of Realistic Intersecting D-branes Models by Machine LearningSpeaker: Keiya Ishiguro (SOKENDAI, Tsukuba)
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9
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セッション４：グラフネットワークと荷電粒子再構成・識別Convener: Masahiko Saito (University of Tokyo (JP))
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13
グラフニューラルネットワーク リモート
リモート
Speaker: Liangzhi Li (Osaka University) - 14
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15
Denoising using Deep Learning on COMET experimentSpeaker: Ikuya Sato (Saitama University)
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16
LHC-ATLAS実験における深層学習を用いた超低運動量電子の識別 リモート
リモート
Speaker: Kaito Sugizaki (University of Tokyo (JP))
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13
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10:30
コーヒーブレイク
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セッション５：素粒子・原子核実験と機械学習Convener: Yu Nakahama Higuchi (High Energy Accelerator Research Organization (JP))
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High level reconstruction for ILC with Graph Neural NetworkSpeaker: Taikan Suehara (Kyushu University (JP))
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18
KamLAND-ZenにおけるNNの利用と開発現状Speaker: Hideyoshi Ozaki (Tohoku University)
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19
ATLAS ヒッグス対生成 (HH->bbbb) 探索への機械学習応用: NN reweightingによる背景事象推定 リモート
リモート
Speaker: Shota Hayashida (Nagoya University (JP)) - 20
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21
ベイズ最適化を用いた核子―原子核散乱における光学ポテンシャルの最適化 リモート
リモート
Speaker: Shoto Watanabe (Hokkaido University)
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17
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12:20
お昼休憩
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セッション６：オンライン・トリガー・データ解析と機械学習Convener: Junpei Maeda (Kobe University (JP))
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機械学習を用いた高速ミューオン飛跡再構成 リモート
リモート
Speaker: Yasuyuki Horii (Nagoya University (JP)) -
23
COMET Phase-Iに向けたニューラルネットワークを実装したFPGAによるオンライン事象選別の研究Speaker: Masaki Miyataki (Osaka University)
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24
機械学習を用いたスパースサンプリングによるデータ処理技術の基礎開発 リモート
リモート
Speaker: Chikayo Kato (Osaka Metropolitan Univ.) -
25
スーパーカミオカンデ大気ニュートリノデータ解析におけるMLの利用Speaker: Roger Wendell (Kyoto University)
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26
ClosingSpeaker: Yu Nakahama Higuchi (High Energy Accelerator Research Organization (JP))
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