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

Determination of New Physics constants by Deep Neural Net using HLT resource
使用 HLT 资源通过深度神经网络确定新物理常数
批准号：
21K03593
负责人：
伊藤 領介
金额：
$2.33万
依托单位：
High Energy Accelerator Research Organization
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K03593/
关键词：
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

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
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。
英文摘要
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。
期刊论文(3)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
Belle II HLTの並 列イベント処理フレームワークの改良
改进的 Belle II HLT 并行事件处理框架
DOI： --
发表时间： 2023
期刊：
影响因子： --
作者： [茅根裕司, 伊藤領介]
通讯作者： 伊藤領介
ミュンヘン工科大学(TUM)(ドイツ)
慕尼黑工业大学 (TUM)（德国）
DOI： --
发表时间：
期刊：
影响因子： --
作者： []
通讯作者：
Improved HLT Framework for Belle II Experiment
DOI： 10.1051/epjconf/202429502016
发表时间： 2024
期刊： EPJ Web of Conferences
影响因子： --
作者： [Ryosuke Itoh;Anselm Baur;Seokhee Park;Mikihiko Nakao;Satoru Yamada;S. Suzuki;T. Kunigo;Dmytro Levit]
通讯作者： Ryosuke Itoh;Anselm Baur;Seokhee Park;Mikihiko Nakao;Satoru Yamada;S. Suzuki;T. Kunigo;Dmytro Levit
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