2022 Fiscal Year Research-status Report

Determination of New Physics constants by Deep Neural Net using HLT resource

Research Project

Project/Area Number	21K03593
Research Institution	High Energy Accelerator Research Organization
Principal Investigator	伊藤領介大学共同利用機関法人高エネルギー加速器研究機構, 素粒子原子核研究所, 教授 (90193531)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2024-03-31
Keywords	素粒子実験 / 統合解析 / ディープニューラルネット / 並列処理
Outline of Annual Research Achievements	本研究はこれまで科研費基盤B「統合解析による新物理の高精度探索」により行ってきた研究を引き継ぐものであり、前研究で原因がわからなかった出力パラメータのバイアスの問題を、偏りをなくしたより詳細で大量の入力データを使用することで解決を図ることを目的としている。このためには大量の計算資源が必要となるが、Belle II実験で用いられている高次トリガー（HLT)の計算資源の余剰部分を活用することにより、大量の入力にたいして統合解析を行うフレームワークを開発している。本年度はHLTの計算資源を用いてより効率的な並列処理を行うためのフレームワークを、ZeroMQと呼ばれる新しいmessaging libraryを用いて開発を進めた。基本的な動作が確認され、この上で前年度からすすめているTensorFlowと呼ばれるディープニューラルネットのアプリケーションを動作させることが次の目標である。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 4: Progress in research has been delayed. Reason CoViD-19のため、特に海外の研究機関との連携が取りにくく、国際会議における種々の情報収集が滞っており、研究が遅れている。特に並列処理にZeroMQを採用したがこの部分の知見を持つ海外の高エネルギー実験の研究者の協力を得るのが難しく、研究が遅れた。
Strategy for Future Research Activity	CoViD-19による制限が緩和されたので、積極的に海外の研究機関に連絡を取り、直接対話を図ることにより、研究を進める。また関連する国際会議にもできるだけ出席し、並列処理とTensorFlowの使用に関する情報を広く収集し、研究を促進していきたい。
Causes of Carryover	CoVid-19により予定していた海外出張と国際会議への出席ができなかった。またネットワーク製品が為替レートの変動のため予定した価格での購入が難しくなり、製品の再検討が必要になった。次年度以降はCoViD-19による制限が緩和されたため、予定していた海外出張と国際会議への参加を促進する。またネットワーク製品はよりコストの低いものを使うことができないか、選定を進めている。