ML@HEP

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

 

Participants
  • Chikayo Kato
  • Chiu I-Huan
  • Daichi Ide
  • Daiya Akiyama
  • Hideyoshi Ozaki
  • HIDEYUKI NAKAZAWA
  • Hideyuki Oide
  • Hikari Murakami
  • Hiroki Sakamoto
  • Hirotaka Takahashi
  • Hiroyuki A. TORII
  • Hiroyuki Fujioka
  • Hiroyuki NAKAYAMA
  • Ikuya Sato
  • Jiaqi Zang
  • Jiaqi Zang
  • Joe Sato
  • Junichi Tanaka
  • Junpei Maeda
  • Junya Yoshida
  • Kaito Sugizaki
  • katsuaki kasahara
  • Kawchar Patwary
  • KAZUO ASAKIMORI
  • Kazuro Furukawa
  • Keita Mizukoshi
  • Keiya Ishiguro
  • Kenji Inami
  • Kentarou Mawatari
  • Koji Terashi
  • Kosuke Sakanashi
  • Kota Nakagiri
  • Kota Tomita
  • Kotera Kenta
  • Koushi Nagae
  • Kyo Tsukada
  • Liangzhi Li
  • LiCheng Feng
  • Mahoro Matsuyama
  • Makoto Fujiwara
  • Makoto Uchida
  • Masahiko Saito
  • Masahiro Morinaga
  • masakazu motoki
  • Masaki Miyataki
  • Masako Iwasaki
  • Masako Yamada
  • Masanori Ogino
  • Mei Takeda
  • Mihoko Nojiri
  • Min Yang
  • Mitsuru Kakizaki
  • Miu Kashiwazaki
  • Miyuki Kikuchi
  • Mizue Miyata
  • Nobuyuki Kanda
  • Noritaka Kitamura
  • Roger Wendell
  • Ryo Kitamura
  • Ryu Watarai
  • Ryuhei Arimura
  • Sanmay Ganguly
  • Sei Ieki
  • Seidai Tairafune
  • Seiya Marumoto
  • Seiya Sasaoka
  • Shinji Machida
  • Shinya Sonoda
  • Shiwen An
  • Shogo Nakamura
  • Shoichi Ichinose
  • Shota Hayashida
  • Shusaku Tsumura
  • Sosuke Okukawa
  • Taikan Suehara
  • Takahiro Matsumoto
  • Takahiro Nishi
  • Takahiro Nishimichi
  • Takahiro Ueda
  • Takahiro Yoshida
  • Takashi Higuchi
  • Takashi Obina
  • Takashi Uchiyama
  • Takeshi Chikamatsu
  • Takumi Aoki
  • takumi inoue
  • Takuro Fujino
  • Takuro HASEGAWA
  • Tatsuya Nakamura
  • Tetsuhiko Yorita
  • Tetsuya Takaishi
  • Tomoe Kishimoto
  • Tomoki Onoe
  • Tomonori Ikeda
  • Toshihiro Fujii
  • Toshio Moriya
  • Tsukasa Yoshida
  • Tsutomu Mibe
  • WATANABE SHOTO
  • Wataru Otani
  • Yasuhiro Nishimura
  • Yasuo Arai
  • Yasushi Nara
  • Yasuyuki Horii
  • Yoji Hasegawa
  • Yoshifumi Narukawa
  • Yoshinari Hayato
  • Yousuke Itoh
  • Yu Nakahama
  • Yu Nakazawa
  • Yuki Fujii
  • Yuki Mitsumori
  • Yuta Okazaki
  • 皐 西村
    • 13:00 14:20
      セッション1:加速器実験と機械学習
      Convener: Tomoe Kishimoto
      • 13:00
        Introduction 5m
        Speaker: 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) 30m
        Speaker: Masahiro Morinaga (University of Tokyo (JP))
      • 13:35
        加速器へのMLの適用 30m
        Speaker: 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 15m
        Speaker: Hiroyuki NAKAYAMA (KEK)
    • 14:20 14:40
      コーヒーブレイク 20m
    • 14:40 16:10
      セッション2:宇宙論・天文学と機械学習
      Convener: Yoshinari Hayato (University of Tokyo (JP))
      • 14:40
        ML in large-scale structure cosmology: from emulation to field-level inference 30m
        Speaker: Takahiro Nishimichi (Kyoto University)
      • 15:10
        Machine learning in gravitational wave data analysis 30m
        Speaker: Prof. 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 15m リモート

        リモート

        Speakers: 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 15m
        Speaker: Ryuhei Arimura (Osaka Metropolitan University)
    • 16:10 16:30
      コーヒーブレイク 20m
    • 16:30 18:00
      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))
      • 16:30
        企業講演: 最先端の生成AIとビジネス活用 30m
        Speaker: 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 30m
        Speaker: 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 15m リモート

        リモート

        Speaker: Ryu Watarai (Osaka Metropolitan University)
      • 17:45
        Characterization of Realistic Intersecting D-branes Models by Machine Learning 15m
        Speaker: Keiya Ishiguro (SOKENDAI, Tsukuba)
  • Saturday, 9 July
    • 09:00 10:30
      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))
      • 09:00
        グラフニューラルネットワーク 30m リモート

        リモート

        Speaker: 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) 30m
        Speaker: Hideyuki Oide (KEK (JP))
      • 10:00
        Denoising using Deep Learning on COMET experiment 15m
        Speaker: 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 15m リモート

        リモート

        Speaker: Kaito Sugizaki (University of Tokyo (JP))
    • 10:30 10:50
      コーヒーブレイク 20m
    • 10:50 12:20
      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))
      • 10:50
        High level reconstruction for ILC with Graph Neural Network 30m
        Speaker: Taikan Suehara (Kyushu University (JP))
      • 11:20
        KamLAND-ZenにおけるNNの利用と開発現状 15m
        Speaker: 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 15m リモート

        リモート

        Speaker: Shota Hayashida (Nagoya University (JP))
      • 11:50
        加速器実験における転移学習の応用 15m
        Speaker: 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 15m リモート

        リモート

        Speaker: Shoto Watanabe (Hokkaido University)
    • 12:20 13:20
      お昼休憩 1h
    • 13:20 14:45
      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))
      • 13:20
        機械学習を用いた高速ミューオン飛跡再構成 30m リモート

        リモート

        Speaker: 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 15m
        Speaker: 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 15m リモート

        リモート

        Speaker: 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 15m
        Speaker: Roger Wendell (Kyoto University)
      • 14:35
        Closing 10m
        Speaker: Yu Nakahama Higuchi (High Energy Accelerator Research Organization (JP))