| 日時: |
2014-07-23 16:30 - 18:30 |
| 場所: |
3号館4階会議室 |
| 会議名: |
ILC 加速器・物理合同勉強会 |
| 連絡先: |
大森恒彦 |
| 講演者: |
松本浩さん／中村智昭さん (KEK／東大) |
| 講演言語: |
日本語 |
| アブストラクト: |
松本浩さん：Linear Accelerator-based Boron Neutron Capture Therapy (BNCT)：The process for BNCT begins with a pharmaceutical agent that carries a neutron capture agent containing 10B (Boron 10) selectively into tumor cells. Thermal or epi-thermal neutrons then interact with the 10B and produce α and 7Li-particles. Both of these particles have very high Linear Energy Transfer (LET). Therefore, α-particles (9-micro-meter) and 7Li-particles (4-micro-meter) lose almost all of their energy within a distance comparable with the size of a tumor cell as can be seen in above figure. The promising results shown by BNCT trials give the promising hope that it could become an indispensable treatment modality for many types of cancers. However, heretofore neutrons for BNCT have been provided only by nuclear reactors, because a neutron intensity of 1x10^9 n/cm^2/s, with energies between 0.5-eV and 10-KeV is required. Now recent proton accelerator technologies such as seen in the front end of J-PARC (RFQ and DTL) could possibly be used to provided as high an intensity neutron beam as a nuclear reactor, with the benefit of improved size and safety such that they could be installed in a hospital setting. ／中村智昭さん：LHC-ATLAS実験におけるデータ処理とグリッドコンピューティング：ATLAS実験に限らずLHCで行われている4実験のデータ処理とモンテカルロシミュレーションには、過去の高エネルギー分野の大型プロジェクトと比較しても膨大な計算能力を必要とする。このため、世界各国の研究機関に設置した計算機資源を学術ネットワークで繋いだ、グリッドコンピューティングにより処理が行われている。このグリッドコンピューティング技術の成功は、2012年7月にCERNが行った記者会見の折りに加速器、検出器と並んで、ヒッグス粒子発見に大きく貢献した3要素として評価された。今回は、ATLAS実験のデータ量とデータ処理の流れ、また、グリッドコンピューティングに投入されている計算機資源の規模について紹介し、今後さらに膨らむ実験データに対する課題についてお話します。 |
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