物理学との対話２－科学とAIの接点－「素粒子物理実験」とAIの接点
田中 純一
東京大学
素粒子物理国際研究センター

2019年6月5日
JSAI2019日本物理学会・人工知能学会連携企画セッション

ヒッグス発見と素粒子の標準理論
2012年7月4日

グルーオンJohn Ellis

全部で１７個の素粒子

「もの」

「力」

「入れ物」
標準理論の方程式（ラグランジアン）

2素粒子実験  非常に「小さいもの」を測定する物理実験

現在

実は「時間を巻き戻し」て初期宇宙を実現させている!!!

加速器：粒子を超高速まで加速して衝突させるマシン  素粒子の生成
E=mc2～1015度
LHC加速器世界最高エネルギーを誇るLHC加速器
13TeV  開闢後10-12秒に迫る

過去5 June 2019

標準理論では説明できない新現象・新粒子の探索 (例: 暗黒物質  超対称性粒子)3Large Hadron Collider (LHC)
ラージ ハドロン コライダー

ジュラ山脈

アトラス

ATLAS
シーエムエス

CERN: 欧州合同原子核研究機構

CMS

https://www.cern.ch

LHCトンネル 27km, 地下100m
東京
名古屋
大阪

ジュネーブ国際空港

5 June 2019

人工知能学会@新潟

山手線 34.5km
名城線 26.4km
環状線 21.7km
4ATLAS・高さ 22 m、長さ 44 m、重さ 7000 t
・世界最大の超伝導トロイド磁石・センサー数 1.6億チャンネル

16000万画素のデジカメ「陽子の集合体（~1011）」と「陽子の集合体（~1011）」の衝突

5 June 2019

人工知能学会@新潟5素粒子の研究とコンピュータ•

WLCGモニター：データの流れ切っても切り離せない関係– 物理法則から導き出される「現象」を計算する.
例) モンテカルロ・シミュレーション（MC）
次頁– ファインマン図•WWWはCERNで誕生  研究者間の情報交換目的•

実験データは「ビッグデータ」– ATLAS実験• 約400PB– 実験データ … 200PB程度 (物理解析の一次データは約30PB~3x1010事象)– モンテカルロ・シミュレーションデータ（MCデータ） … 200PB程度•「GRID」の実用化  世界中の高エネルギー物理学の計算機センターを一体化– Worldwide LHC Computing Grid (WLCG) https://wlcg.web.cern.ch• 日本は東京大学素粒子物理国際研究センターが計算機資源を提供– 学術情報ネットワークSINET5の国際回線のヘビーユーザー (欧州100Gbps、米国100Gbps)
5 June 2019

人工知能学会@新潟

6

モンテカルロ・シミュレーション データ
ヒッグス候補 HZZe+e-μ+μ-

ファインマン図

ファインマン（実際にはもっと多くの図の計算を行う）（1965年ノーベル物理学賞）

 教師ありデータ

1事象の例：（たぶん）ヒッグス粒子が生成された事象

MC simulationでは粒子を「指定」して特定の事象だけ大量に生成する.
 実験データと比較するため実験では、どういった事象が起こるかは確率.

年間1010のオーダー生成
1事象1分間必要なら1010分~2万年かかる.

5 June 2019

人工知能学会@新潟7

AI利用@素粒子実験•

機械学習は以前から使われている.
– 利用期間は長いが、実践ではまだまだ少ない（ブームと比較すると物足りない）.

•

多くの場合Boosting+Decision Tree（BDT）の手法– 我々の業界でのBDTブームの「きっかけ」は2005年のMiniBooNE実験の論文（らしい）• NIM A543 (2005) 577-584 (arXiv:physics/0408124)– “Boosted Decision Trees as an Alternative to Artificial Neural Networks
for Particle Identification”

応用研究の目指すところ– 4次元運動量(E,px,py,pz)などの「基本的な量」の入力だけで従来の方法以上の性能を達成– DLしか思いつかない新しいアプローチの発見  AIの理解– 新しいDL手法の開発

5 June 20198

素粒子実験のデータの流れ
点や小さい塊 （曲）線や大きい塊

①

「再構成」
-検出器
データ

飛跡検出器
カロリメータ検出器
ミュー粒子検出器（曲）線や大きい塊の識別「粒子識別」-②

電子や光ミュー粒子ジェット
B-tagging
Tau

③
解析
データ

再構成
データ

データ解析

（MCデータ）AIの利用場所①再構成②粒子識別③データ解析MiniBooNE実験は②（②ではDLも活躍中）

以降①と③の話

5 June 20199

①

検出器データへのAIの活用
物理出力の向上を追求
 最新のDLやAI技術を活用できる場所があるはず
イベントディスプレイ =「事象を綺麗に見せたもの」

ヒッグス候補 HZZe+e-μ+μ-

https://twiki.cern.ch/twiki/bin/view/AtlasPublic/EventDisplayRun2Physics
5 June 2019

人工知能学会@新潟10

①

磁場がかかっています  電荷をもった粒子は曲がる(ローレンツ力)

飛跡検出器（ピクセル検出器＋ストリップシリコン検出器＋TRT）  位置とエネルギー11

①
機械学習を使っていない従来型の方法で正しそうな組み合わせを探した結果

機械学習や量子コンピュータで①再構成できないか！
https://www.kaggle.com/c/trackml-particle-identification
https://competitions.codalab.org/competitions/20112
Competitionを実施. 従来の方法を使ったアプローチが強い

我々も研究を行っているが性能は芳しくない.
• 点が細かいので画像認識に向いていない?
or 経験不足 (Model構築が悪い可能性は否定できない)?
• 粒子が従う方程式を我々は知っているから?  AIが物理の知識を使う?
（ローレンツ力＋運動方程式）
5 June 2019

人工知能学会@新潟12

③

素粒子実験のデータ解析•③データ解析 BDTが主流– Toolkit for Multivariate Data Analysis (TMVA) @ ROOT (2007)の整備• ROOT … 高エネルギー物理学（HEP）業界の標準解析ツール, https://root.cern.ch– せいぜい20変数を扱う程度なので、DLのご利益は今のところ見いだせていない（のかも）.
• 画像、映像、音声、言語などの応用例が適応しくにい.
– MNIST  28x28ピクセル = 784変数
18変数の場合• ハイパーパラメータのTuning不足?

Signal=超対称性粒子の事象, Background=標準理論の事象

MLP (4層, 64ユニット)
MLP (4層, 4096ユニット)
XGBoostLightGBM•

DLでもBDTでも現時点では「物理法則」を使って人間が作った変数を入れた方がいい.
例: 質量m (アインシュタインの有名な式：E2=(pc)2+(mc2)2)

13

③

自動「新粒子の探索」
新物理

異常検知

保持している事象
実験データ 約30,000,000,000
MCデータ 約100,000,000,000
データ解析では、ある程度「人間が決めた」条件で一部を選んでいる.
つまり、真剣に見ていないデータが大量にある.
 人間はすべてが標準理論だと信じている.
人間が見逃していた「小さな違い」からの発見を目指す.
「クラスタリング」や「オートエンコーダ」などを使って応用研究• データの前処理（回転、反転など）、入力変数の選択などの研究
14まとめ•素粒子物理学の大型実験

ビッグデータ  AIが活躍できる場・AIを成長させる場•

様々な応用研究– 再構成、粒子識別、データ解析• DLが十分に活用できていない部分も多い.
 壁を越えれば、面白い知識が得られるはず.
 専門家の皆さんに相談したい「物理学」と「AI」の繋がりから新しい道を!
https://sites.google.com/view/icepp(すみません、現在Quantum Computingの方しか情報がないですが)

5 June 2019

人工知能学会@新潟15