| 研究領域 | 「学習物理学」の創成－機械学習と物理学の融合新領域による基礎物理学の変革 |
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| 研究課題/領域番号 |
22H05113
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| 研究種目 |
学術変革領域研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅱ)
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| 研究機関 | 大学共同利用機関法人高エネルギー加速器研究機構 |
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研究代表者 |
野尻 美保子 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 (30222201)
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| 研究分担者 |
武村 紀子 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (60733110)
岩崎 昌子 大阪公立大学, 大学院理学研究科, 教授 (70345172)
長原 一 大阪大学, データビリティフロンティア機構, 教授 (80362648)
田中 純一 東京大学, 素粒子物理国際研究センター, 教授 (80376699)
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| 研究期間 (年度) |
2022-06-16 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
149,500千円 (直接経費: 115,000千円、間接経費: 34,500千円)
2024年度: 27,690千円 (直接経費: 21,300千円、間接経費: 6,390千円)
2023年度: 26,650千円 (直接経費: 20,500千円、間接経費: 6,150千円)
2022年度: 44,200千円 (直接経費: 34,000千円、間接経費: 10,200千円)
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| キーワード | 素粒子論 / 素粒子実験 / 加速器科学 / 加速器 / 計算物理 / 深層学習 / 素粒子理論 / データ科学 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
素粒子物理学は、理論的考察や実験によって素粒子に働く新しい物理的機構(新物理)を探索 することで物質・空間の起源を解明しようとする学問であり、高統計なデータをつかって自 然現象を精密に測定することで、成果をあげてきた。 急速に発展した深層学習を、高統計 と精密測定を背景にした素粒子物理に自由に応用できるように発展させ、新物理の探索感度 を向上させることが本研究の目的である。また、ドメイン知識を深層学習に本格的に取り入 れることで、「素粒子物理学+機械学習」という研究スタイルから、機械学習分野そのもの へのフィードバックが行えるような研究へと転換を目指す
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