Applying machine learning to event selections in relativistic heavy-ion collisions

Publicly Offered Research

Project Area	Foundation of "Machine Learning Physics" --- Revolutionary Transformation of Fundamental Physics by A New Field Integrating Machine Learning and Physics
Project/Area Number	23H04507
Research Category	Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Transformative Research Areas, Section (II)
Research Institution	Kyoto University
Principal Investigator	北澤正清京都大学, 基礎物理学研究所, 講師 (10452418)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000) Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Keywords	重イオン衝突実験 / 機械学習 / 高密度核物質 / 事象選択 / J-PARC-HI / クォーク物質
Outline of Research at the Start	ニューラルネットワークなどの機械学習の技術を活用しながら、高エネルギー重イオン衝突実験における衝突事象の最高到達密度による事象選択を行う方法論を確立することを目指す。当初は、ハドロンカスケード模型で得られるデータの標準的な教師付き学習を用いた事象選択から研究を始め、この研究で得られる知見をヒントとしながらより高度な解析へと段階的に研究を進め、最終的には模型に依存せずに事象選択を行うことを目指す。