The 69th JSAP Spring Meeting 2022

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Symposium (Oral)

Symposium » Machine learning in radiation research

[23p-F307-1~6] Machine learning in radiation research

Wed. Mar 23, 2022 1:00 PM - 4:15 PM F307 (F307)

Kenji Shinozaki(AIST), Ota Ryosuke(Hamamatsu Photonics )

2:00 PM - 2:30 PM

[23p-F307-3] Japanese history of machine learning application in radiation measurement field and examples of applications at Kyushu University

〇Tadahiro Kin1 (1.Kyushu Univ.)

Keywords:machine learning, radiation metrology

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。