論文の概要: Strategic White Paper on AI Infrastructure for Particle, Nuclear, and Astroparticle Physics: Insights from JENA and EuCAIF
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14192v1
- Date: Tue, 18 Mar 2025 12:11:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-19 16:29:12.860518
- Title: Strategic White Paper on AI Infrastructure for Particle, Nuclear, and Astroparticle Physics: Insights from JENA and EuCAIF
- Title（参考訳）: 粒子・核・天体物理のためのAI基盤に関する戦略ホワイトペーパー:JENAとEuCAIFからの洞察
- Abstract要約: 深層学習法は、粒子、核、天体物理学におけるデータ分析、シミュレーション、信号検出において中心的な役割を果たしている。
このホワイトペーパーは、これらの障壁に対処するために、コミュニティ調査によって通知される戦略的ロードマップを提供する。
重要なインフラストラクチャ要件を概説し、トレーニングイニシアチブを優先し、今後5年間で基本物理学にわたってAI能力を拡張するための資金戦略を提案している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.952039268768816
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI) is transforming scientific research, with deep learning methods playing a central role in data analysis, simulations, and signal detection across particle, nuclear, and astroparticle physics. Within the JENA communities-ECFA, NuPECC, and APPEC-and as part of the EuCAIF initiative, AI integration is advancing steadily. However, broader adoption remains constrained by challenges such as limited computational resources, a lack of expertise, and difficulties in transitioning from research and development (R&D) to production. This white paper provides a strategic roadmap, informed by a community survey, to address these barriers. It outlines critical infrastructure requirements, prioritizes training initiatives, and proposes funding strategies to scale AI capabilities across fundamental physics over the next five years.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、データ分析、シミュレーション、粒子、核、天体物理学における信号検出において、深層学習が中心的な役割を果たす科学研究を変革している。
JENAコミュニティ(ECFA、NuPECC、APPEC)内では、EuCAIFイニシアチブの一部として、AI統合が着実に進んでいる。
しかし、限られた計算資源、専門知識の欠如、研究開発(R&D)から生産への移行の難しさといった課題によって、広く採用されている。
このホワイトペーパーは、これらの障壁に対処するために、コミュニティ調査によって通知される戦略的ロードマップを提供する。
重要なインフラストラクチャ要件を概説し、トレーニングイニシアチブを優先し、今後5年間で基本物理学にわたってAI能力を拡張するための資金戦略を提案している。
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