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

基本信息

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
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

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。

这项研究是之前在科学研究补助金B“通过综合分析高精度寻找新物理”下进行的研究的延续，旨在消除输出参数中的偏差，其原因尚不清楚。先前的研究目的是通过使用更详细和大量的输入数据来解决这个问题。这需要大量的计算资源，但通过利用 Belle II 实验中使用的高阶触发器（HLT）的剩余计算资源，我们创建了一个对大量输入进行集成分析的框架。发达。今年，我们使用名为 ZeroMQ 的新消息传递库，开发了一个使用 HLT 计算资源进行更高效并行处理的框架。一旦确定了基本操作，下一个目标就是运行我们从去年以来一直在推广的名为 TensorFlow 的深度神经网络应用程序。

项目成果

期刊论文数量（3）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

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：
0
作者：
伊藤領介
通讯作者：
伊藤領介

Improved HLT Framework for Belle II Experiment

Belle II 实验改进的 HLT 框架

DOI：
10.1051/epjconf/202429502016
发表时间：
2024-09-14
期刊：
EPJ Web of Conferences
影响因子：
0
作者：
Ryosuke Itoh;Anselm Baur;Seokhee Park;Mikihiko Nakao;Satoru Yamada;S. Suzuki;T. Kunigo;Dmytro Levit
通讯作者：
Dmytro Levit

ミュンヘン工科大学(TUM)(ドイツ)

慕尼黑工业大学 (TUM)（德国）