| 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 |
23H04511
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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 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
前田 順平 神戸大学, 理学研究科, 講師 (60467024)
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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 |
2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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 | 深層学習 / 素粒子実験 / トリガー / データ解析 / 計算環境 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
素粒子実験では素粒子標準模型を超える新物理の探索を精力的に行ってきたが、新粒子の兆候は得られてない。発見可能性を高めるため、現在計画されている次世代の素粒子実験は高輝度化・大型化を行うことで、可能性を高めようとしてる。現状に比べて桁違いに大量のデータを取得することになるが、今のままではこれまでと同様の処理をするだけの資源を賄えない。本研究はFPGAを搭載した新型電子回路「アクセラレータ」を用いた計算機資源を素粒子実験、特に重要な事象のみを保存するトリガーシステムに導入し，積極的に深層学習を利用する可能性を探求する。
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