FAIR Universe HiggsML Uncertainty Challenge Competition

要約

FAIR Universe — HiggsML Uncertainty Challenge は、モデリングの系統誤差の違いによる不完全なシミュレーターを使用して素粒子の物理特性を測定することに焦点を当てています。
さらに、データセットの共有、モデルのトレーニング、機械学習コンテストの主催のために大規模なコンピューティング規模の AI プラットフォームを活用することが課題です。
私たちの挑戦は、物理学と機械学習のコミュニティを結集させ、AI 技術内の体系的 (認識論的) 不確実性を処理する際の理解と方法論を前進させます。

要約(オリジナル)

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.

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