研究課題/領域番号 |
21K03593
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分15020:素粒子、原子核、宇宙線および宇宙物理に関連する実験
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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 |
研究代表者 |
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)
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研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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キーワード | 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 / 新物理探索 / ディープニューラルネットワーク / 高次トリガー / データ解析 / 機械学習 |
研究開始時の研究の概要 |
3年間の研究の予定であり、初年度はディープニューラルネットの解析フレームワークへの実装とテスト、次年度はHLT に用いるための並列化と計算資源の動的管理の実装を行う。最終年度はディープニューラルネットの学習の後、実験データを入力してWilson Coefficient を決定し、新物理モデルの同定を行う。
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研究実績の概要 |
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。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
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。
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今後の研究の推進方策 |
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。
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