論文の概要: FAIR Universe HiggsML Uncertainty Challenge Competition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02867v2
• Date: Wed, 18 Dec 2024 18:49:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:46:51.877289
• Title: FAIR Universe HiggsML Uncertainty Challenge Competition
• Title（参考訳）: FAIR Universeが機械学習の不確実性コンテストを開催
• Authors: Wahid Bhimji, Paolo Calafiura, Ragansu Chakkappai, Po-Wen Chang, Yuan-Tang Chou, Sascha Diefenbacher, Jordan Dudley, Steven Farrell, Aishik Ghosh, Isabelle Guyon, Chris Harris, Shih-Chieh Hsu, Elham E Khoda, Rémy Lyscar, Alexandre Michon, Benjamin Nachman, Peter Nugent, Mathis Reymond, David Rousseau, Benjamin Sluijter, Benjamin Thorne, Ihsan Ullah, Yulei Zhang,
• Abstract要約: HiggsML Uncertainty Challengeは、不完全なシミュレータによる素粒子の物理特性の測定に焦点を当てている。 課題は、データセットの共有、トレーニングモデル、マシンラーニングコンペのホスティングに、大規模なAIプラットフォームを活用することだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.03475674210957
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The FAIR Universe -- HiggsML Uncertainty Challenge focuses on measuring the physics properties of elementary particles with imperfect simulators due to differences in modelling systematic errors. Additionally, the challenge is leveraging a large-compute-scale AI platform for sharing datasets, training models, and hosting machine learning competitions. Our challenge brings together the physics and machine learning communities to advance our understanding and methodologies in handling systematic (epistemic) uncertainties within AI techniques.
• Abstract（参考訳）: FAIR Universe -- HiggsML Uncertainty Challengeは、体系的エラーのモデル化の違いによる不完全なシミュレータによる素粒子の物理特性の測定に焦点を当てている。 さらに、データセットの共有、トレーニングモデル、マシンラーニングコンペのホスティングなど、大規模なAIプラットフォームを活用することも課題だ。 我々の挑戦は、物理学と機械学習のコミュニティをまとめて、AI技術における体系的な(最先端の)不確実性を扱うための理解と方法論を前進させます。

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