[23p-F307-1~6] 放射線分野における機械学習の利用

[23p-F307-3] 日本における放射線計測分野への機械学習の浸透および
九州大学における適用例

〇金 政浩¹ (1.九大総理工)

キーワード：機械学習、放射線計測

機械学習といっても広範にわたるが、そのすべてにおいて前提知識として統計学の知見が必要である。放射線計測分野は統計学の下地があったが、本邦では機械学習モデルの応用は2016−2019年の間ほとんど見られなかった。新型コロナ対策で実験や面会が制限される中、下地があり、なおかつ自宅でもPCひとつで始められる機械学習の応用が2020年より一気にひろがった。まずはその歴史について私の知りうる範囲で述べる。
引き続いて、九州大学で私達がこれまでに取り組んできた機械学習モデルの具体例について紹介する。中性子スペクトルアンフォールディング、宇宙線ミュオン・電子識別、ガンマ線スペクトロメトリなどである。