| 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 |
23H04507
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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 | 京都大学 |
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研究代表者 |
北澤 正清 京都大学, 基礎物理学研究所, 講師 (10452418)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2025-03-31
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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 |
2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 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 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
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。
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