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
    • セッション1:加速器実験と機械学習
      Convener: Tomoe Kishimoto
      • 1
        Introduction
        Speaker: Junichi Tanaka (University of Tokyo (JP))
      • 2
        LHCにおける機械学習の利用について(分類問題)
        Speaker: Masahiro Morinaga (University of Tokyo (JP))
      • 3
        加速器へのMLの適用
        Speaker: Takahiro Nishi (Riken)
      • 4
        機械学習を用いたBelle II ビームバックグラウンドの理解
        Speaker: Hiroyuki NAKAYAMA (KEK)
    • 2:20 PM
      コーヒーブレイク
    • セッション2:宇宙論・天文学と機械学習
      Convener: Yoshinari Hayato (University of Tokyo (JP))
      • 5
        ML in large-scale structure cosmology: from emulation to field-level inference
        Speaker: Takahiro Nishimichi (Kyoto University)
      • 6
        Machine learning in gravitational wave data analysis
        Speaker: Prof. Hirotaka Takahashi (Tokyo City University)
      • 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)
    • 4:10 PM
      コーヒーブレイク
    • 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))
      • 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)
      • 10
        LHCにおける生成モデル・異常検知の活用
        Speaker: Masahiko Saito (University of Tokyo (JP))
      • 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 Learning
        Speaker: Keiya Ishiguro (SOKENDAI, Tsukuba)
  • Saturday, July 9
    • 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))
      • 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
        LHCにおける機械学習の利用について(トラッキング)
        Speaker: Hideyuki Oide (KEK (JP))
      • 15
        Denoising using Deep Learning on COMET experiment
        Speaker: Ikuya Sato (Saitama University)
      • 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))
    • 10:30 AM
      コーヒーブレイク
    • 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))
      • 17
        High level reconstruction for ILC with Graph Neural Network
        Speaker: Taikan Suehara (Kyushu University (JP))
      • 18
        KamLAND-ZenにおけるNNの利用と開発現状
        Speaker: Hideyoshi Ozaki (Tohoku University)
      • 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
        加速器実験における転移学習の応用
        Speaker: Tomoe Kishimoto (KEK)
      • 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)
    • 12:20 PM
      お昼休憩
    • 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))
      • 22
        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)
      • 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)
      • 26
        Closing
        Speaker: Yu Nakahama Higuchi (High Energy Accelerator Research Organization (JP))