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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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Asia/Tokyo
201 (RIBF)
201
RIBF
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。
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。
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。
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。
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
チュートリアル講演者 (敬称略):
- 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」 - 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」 - 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」 - 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」
世話人:
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木村 真明(理研)
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馬場 秀忠 (理研)
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藤本 悠輝 (新潟大学/理研iTHEMS)
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湊 太志(九州大学)
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関澤 一之(東京科学大学)
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吉田 聡太(宇都宮大学/理研)
- Haozhao Liang (東京大学)
主催: 理化学研究所 仁科加速器科学研究センター
共催・後援: 新潟大学 量子研究センター, 宇都宮大学
Registration
参加登録
Participants