Fugu-MT 論文翻訳(概要): Snowmass 2021 Computational Frontier CompF03 Topical Group Report: Machine Learning

論文の概要: Snowmass 2021 Computational Frontier CompF03 Topical Group Report: Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07559v1
Date: Thu, 15 Sep 2022 18:46:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-19 13:37:01.881845
Title: Snowmass 2021 Computational Frontier CompF03 Topical Group Report: Machine Learning
Title（参考訳）: snowmass 2021 computational frontier compf03 topical group report: machine learning
Authors: Phiala Shanahan, Kazuhiro Terao, Daniel Whiteson
Abstract要約: 新しく、潜在的に革命的なアプローチは、両方の分野で才能のある世代によって開発されている。これらの発展を推進している学際的なコミュニティのニーズを緊急に支援する必要がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8594140167290096
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The rapidly-developing intersection of machine learning (ML) with high-energy physics (HEP) presents both opportunities and challenges to our community. Far beyond applications of standard ML tools to HEP problems, genuinely new and potentially revolutionary approaches are being developed by a generation of talent literate in both fields. There is an urgent need to support the needs of the interdisciplinary community driving these developments, including funding dedicated research at the intersection of the two fields, investing in high-performance computing at universities and tailoring allocation policies to support this work, developing of community tools and standards, and providing education and career paths for young researchers attracted by the intellectual vitality of machine learning for high energy physics.
Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)と高エネルギー物理学(HEP)の急速に発展する交差点は、私たちのコミュニティに機会と課題を提示します。 HEP問題への標準のMLツールの応用をはるかに超えて、真に新しく、潜在的に革命的なアプローチは、両方の分野で才能のある世代によって開発されている。この2つの分野の交差点における専用研究の資金提供、大学におけるハイパフォーマンスコンピューティングへの投資、この研究を支援するためのアロケーションポリシーの調整、コミュニティツールや標準の開発、高エネルギー物理学における機械学習の知的活力に惹きつけられた若手研究者の教育とキャリアパスの提供など、これらの発展を支える学際的コミュニティのニーズを緊急に支援する必要がある。

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