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 14:16:51.416933
• 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
• Authors: Sascha Caron, Andreas Ipp, Gert Aarts, Gábor Bíró, Daniele Bonacorsi, Elena Cuoco, Caterina Doglioni, Tommaso Dorigo, Julián García Pardiñas, Stefano Giagu, Tobias Golling, Lukas Heinrich, Ik Siong Heng, Paula Gina Isar, Karolos Potamianos, Liliana Teodorescu, John Veitch, Pietro Vischia, Christoph Weniger,
• 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:
• 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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