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SUMMARY:RIKEN TRIP ユースケース「元素変換」チュートリア
 ル研究会：機械学習の基礎と原子核物理への応用
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DESCRIPTION:本研究会は、RIKEN TRIP Usecase「元素変換」の一
 環として、「機械学習の原子核物理への応用」をテー
 マとします。近年、機械学習は理論・実験の両面で原
 子核物理に新しい視点と手法をもたらしており、デー
 タ解析、モデル構築、多体系の計算、加速器運転の最
 適化などで活用が進んでいます。\n本研究会では、若手
 研究者・学生を主な対象として、機械学習の基礎概念
 から、その応用例までを体系的に学べるチュートリア
 ル形式の講演を中心に構成します。これにより、機械
 学習と原子核物理の融合領域における研究者を増やし
 ネットワークを強化することを目的としています。\n講
 師によるチュートリアル講演のほか、ポスター発表を
 募集します。既に機械学習を応用した研究発表はもち
 ろん、これから応用を検討している方からのポスター
 発表も歓迎します。\n旅費補助(学生)およびポスター発
 表の申し込みについては12月26日までに、参加登録は1月
 31日までにお願いします。\n会期：2026年3月16日(月) - 17
 日(火)会場：理研和光RIBF棟2F 大ホール\nチュートリアル
 講演者 (敬称略):\n\n笠置 歩 (同志社大学 研究開発推進
 機構)「原子核物理実験データへの深層学習画像解析適
 用」\n瀧 雅人 (立教大学 人工知能科学研究科)「機械学
 習と大規模基盤モデルへの入門と、自然科学への応用
 」\n田中 章詞 (理研 AIP 革新知能統合研究センター)「オ
 フライン/オンラインの立場からの機械学習入門」\n広
 野 雄士 (筑波大学 システム情報系)「経路積分でみる拡
 散モデル・確率最適制御」\n\n \n世話人:\n\n\n木村 真明(
 理研)\n\n\n馬場 秀忠 (理研)\n\n\n藤本 悠輝 (新潟大学/理
 研iTHEMS)\n\n\n湊 太志(九州大学)\n\n\n関澤 一之(東京科学
 大学)\n\n\n吉田 聡太(宇都宮大学/理研)\n\nHaozhao Liang (東
 京大学)\n\n \n主催: 理化学研究所 仁科加速器科学研究
 センター\n共催・後援: 新潟大学 量子研究センター\, 宇
 都宮大学\n\n\nhttps://indico2.riken.jp/event/5452/
LOCATION:201 (RIBF)
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