Name: ML@HEP
Start: 2022-07-08T12:10:00+09:00
End: 2022-07-09T16:10:00+09:00
Location: 東大理学部小柴ホール

ML@HEP

from Friday 8 July 2022 (12:10) to Saturday 9 July 2022 (16:10)

Monday 4 July 2022
Tuesday 5 July 2022
Wednesday 6 July 2022
Thursday 7 July 2022
Friday 8 July 2022
13:00
13:00 - 14:20
Contributions

13:00 Introduction - Junichi Tanaka (University of Tokyo (JP))

13:05 LHCにおける機械学習の利用について（分類問題） - Masahiro Morinaga (University of Tokyo (JP))

13:35 加速器へのMLの適用 - Takahiro Nishi (Riken)

14:05 機械学習を用いたBelle II ビームバックグラウンドの理解 - Hiroyuki NAKAYAMA (KEK)
14:20 コーヒーブレイク
コーヒーブレイク
14:20 - 14:40
14:40
14:40 - 16:10
Contributions

14:40 ML in large-scale structure cosmology: from emulation to field-level inference - Takahiro Nishimichi (Kyoto University)

15:10 Machine learning in gravitational wave data analysis - Hirotaka Takahashi (Tokyo City University)

15:40 機械学習を用いた重力波イベントのパラメータ推定 - Kota Tomita (Osaka Metropolitan University) Mahoro Matsuyama

15:55 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 - Ryuhei Arimura (Osaka Metropolitan University)
16:10 コーヒーブレイク
コーヒーブレイク
16:10 - 16:30
16:30
16:30 - 18:00
Contributions

16:30 企業講演: 最先端の生成AIとビジネス活用 - Shota Suzuki (Softbank AI project Axross)

17:00 LHCにおける生成モデル・異常検知の活用 - Masahiko Saito (University of Tokyo (JP))

17:30 GANを用いた加速器シミュレータ開発のための基礎研究 - Ryu Watarai (Osaka Metropolitan University)

17:45 Characterization of Realistic Intersecting D-branes Models by Machine Learning - Keiya Ishiguro (SOKENDAI, Tsukuba)
Saturday 9 July 2022
09:00
09:00 - 10:30
Contributions

09:00 グラフニューラルネットワーク - Liangzhi Li (Osaka University)

09:30 LHCにおける機械学習の利用について（トラッキング） - Hideyuki Oide (KEK (JP))

10:00 Denoising using Deep Learning on COMET experiment - Ikuya Sato (Saitama University)

10:15 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 - Kaito Sugizaki (University of Tokyo (JP))
10:30 コーヒーブレイク
コーヒーブレイク
10:30 - 10:50
10:50
10:50 - 12:20
Contributions

10:50 High level reconstruction for ILC with Graph Neural Network - Taikan Suehara (Kyushu University (JP))

11:20 KamLAND-ZenにおけるNNの利用と開発現状 - Hideyoshi Ozaki (Tohoku University)

11:35 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 - Shota Hayashida (Nagoya University (JP))

11:50 加速器実験における転移学習の応用 - Tomoe Kishimoto (KEK)

12:05 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 - Shoto Watanabe (Hokkaido University)
12:20 お昼休憩
お昼休憩
12:20 - 13:20
13:20
13:20 - 14:45
Contributions

13:20 機械学習を用いた高速ミューオン飛跡再構成 - Yasuyuki Horii (Nagoya University (JP))

13:50 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 - Masaki Miyataki (Osaka University)

14:05 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 - Chikayo Kato (Osaka Metropolitan Univ.)

14:20 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 - Roger Wendell (Kyoto University)

14:35 Closing - Yu Nakahama Higuchi (High Energy Accelerator Research Organization (JP))

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