論文の概要: FAIR AI Models in High Energy Physics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05081v3
• Date: Fri, 29 Dec 2023 14:40:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 02:54:19.955583
• Title: FAIR AI Models in High Energy Physics
• Title（参考訳）: 高エネルギー物理におけるFAIRAIモデル
• Authors: Javier Duarte and Haoyang Li and Avik Roy and Ruike Zhu and E. A. Huerta and Daniel Diaz and Philip Harris and Raghav Kansal and Daniel S. Katz and Ishaan H. Kavoori and Volodymyr V. Kindratenko and Farouk Mokhtar and Mark S. Neubauer and Sang Eon Park and Melissa Quinnan and Roger Rusack and Zhizhen Zhao
• Abstract要約: 実験高エネルギー物理学におけるAIモデルに対するFAIR原則の実践的定義を提案する。 これらの原則を適用するためのテンプレートについて説明する。 本稿では,このFAIR AIモデルの堅牢性,ハードウェアアーキテクチャとソフトウェアフレームワーク間のポータビリティ,解釈可能性について報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.744801048170732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The findable, accessible, interoperable, and reusable (FAIR) data principles provide a framework for examining, evaluating, and improving how data is shared to facilitate scientific discovery. Generalizing these principles to research software and other digital products is an active area of research. Machine learning (ML) models -- algorithms that have been trained on data without being explicitly programmed -- and more generally, artificial intelligence (AI) models, are an important target for this because of the ever-increasing pace with which AI is transforming scientific domains, such as experimental high energy physics (HEP). In this paper, we propose a practical definition of FAIR principles for AI models in HEP and describe a template for the application of these principles. We demonstrate the template's use with an example AI model applied to HEP, in which a graph neural network is used to identify Higgs bosons decaying to two bottom quarks. We report on the robustness of this FAIR AI model, its portability across hardware architectures and software frameworks, and its interpretability.
• Abstract（参考訳）: findable, access, interoperaable, and reusable (fair) データ原則は、科学的発見を促進するためにデータの共有方法を調査し、評価し、改善するためのフレームワークを提供する。 これらの原則を研究ソフトウェアや他のデジタル製品に一般化することは、活発な研究分野である。 機械学習(ML)モデル -- 明示的にプログラムされることなくデータに基づいてトレーニングされたアルゴリズム -- や、より一般的には人工知能(AI)モデル — は、AIが実験的な高エネルギー物理学(HEP)のような科学領域を変革しているため、この目標にとって重要なものだ。 本稿では、HEPにおけるAIモデルに対するFAIR原則の実践的定義を提案し、これらの原則の適用のためのテンプレートを記述する。 グラフニューラルネットワークを用いてヒッグス粒子が2つのボトムクォークに崩壊するのを識別する、HEPに適用したAIモデルの例を用いて、テンプレートの使用を実証する。 本稿では,このFAIR AIモデルの堅牢性,ハードウェアアーキテクチャとソフトウェアフレームワーク間のポータビリティ,解釈可能性について報告する。

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