Applications of Deep Learning in Particle Physics

この講演では、素粒子物理学が数理科学とデータサイエンスをどのように融合させて発展してきたか、をお話しします。宇宙の観測や、粒子と粒子の衝突の測定から、私たちは我々が存在している空間や、我々を構成している物質の成り立ちを、数理的に記述できるという確信を持つようになりました。物質の構成要素である素粒子の性質や、宇宙初期に起こったことを解明するのが素粒子物理学です。今世紀に入って、素粒子物理は、莫大な実験データと、それを計算機で解析する数理科学的手法、精密な理論計算の相乗効果によって劇的に発展しました。現在、スイスジュネーブにあるCERNという研究施設では、陽子と陽子を衝突させて、宇宙の真空を安定化させるメカニズムの解明や、暗黒物質の発見を目指したLHC実験が今行われています。この実験解析をさらに発展させるため、AI（深層学習）の活用が注目されています。この講演では、素粒子の性質の探究にAIがどのように活躍しているかを概観するとともに、言語モデルに使われているトランスフォーマーの素粒子物理への応用についてお話しします。