(CERN)では大型ハドロン衝突型加速器(LHC)を用いた実験により、理論によって予測された新粒子や粒子の生成崩壊過程の発見を目指しています。LHCは2015年から衝突エネルギーを13TeVに増強し、現在までに大量のデータを蓄積してきました。一方で、これらのデータは目的事象だけでなく、背景事象が大量に含まれており、高い純度を保ったデータの獲得は難しいという問題があります。解析技術を活用することで背景事象の除去に成功し、結果としてヒッグス粒子がボトムクォーク対に崩壊した事象を確度5.4σの有意水準で観測することに成功しました。ここで使われている機械学習の目標は目的事象のデータと背景事象のデータの分離です。これは事象内の粒子が持つ複数の物理量からなる多変量解析であり、機械学習による2値分類問題です。Tree(BDT)と呼ばれる決定木によるアンサンブル学習によるもので、比較的データ数が少なくても大きな分離性能を持たせることができます。なったか機械学習による目的事象と背景事象の分離能力の向上により、ヒッグス粒子がボトムクォークと相互作用(湯川結合)することが実験によって明らかになりました。今回の成果により、第3世代フェルミ粒子とヒッグス粒子の相互作用がすべて観測されたため、物質を構成するフェルミオンと力を伝えるボソン、ともに同じヒッグス機構で質量を得ていることが判明しました。まとめ最先端の物理である素粒子実験においてもAIが使われているという事例を紹介しました。各事象のデータが持つ多変量の物理量から目的事象を背景事象から効率よく分離することで、ヒッグス粒子がボトムクォーク対に崩壊する事象を確度5.4σの有意水準で観測することに成功しました。多変量データを持つビックデータの解析には機械学習、特にデータ数が多い場合はディープニューラルネットワーク(DNN)が有効であると考えられています。CERNではDNNとBDTによる分離の精度を比較研究していますが、今回はBDTを利用しております。これはデータ数が少なかったために、DNNよりもBDTの方が精度が高くなったためだと考えられます。データサイエンスや機械学習はこのように他の分野の研究と共同で開発することで、フロンティアを切り開いていく可能性を秘めています。自然言語処理ユーザー投稿の質を人工知能で選別:大量のラベル無しデータを用いた学習による感情分類システムとその応用2019-4-92019-4-9その他AIがアルバイトの面接を実施:AI面接サービスSHaiNアカデミックAI顧問サービスMarvinでは企業のデータ分析チームの立ち上げや、AIプロジェクトに対して大学の研究者等を顧問として紹介するサービスを行なっています。検索:無料購読はこちらメールで新しい記事を読むメールアドレスを登録すると新しい記事のお知らせがメールで届きます。購読停止はワンクリックでできます。