| Project/Area Number |
22KF0329
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| Project/Area Number (Other) |
22F21726 (2022)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2023)
Single-year Grants (2022) |
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| Section | 外国 |
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| Review Section |
Basic Section 15020:Experimental studies related to particle-, nuclear-, cosmic ray and astro-physics
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| Research Institution | Osaka Metropolitan University |
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Principal Investigator |
神田 展行 大阪公立大学, 大学院理学研究科, 教授 (50251484)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
MEYER MARCO 大阪公立大学, 大学院理学研究科, 外国人特別研究員
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| Project Period (FY) |
2023-03-08 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,200,000 (Direct Cost: ¥2,200,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
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| Keywords | 重力波観測 / 重力波データ解析 / 機械学習 / データ解析 |
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| Outline of Research at the Start |
重力波の観測はLIGO計画(米国)やVirgo計画(欧州)によって推進され、ブラックホールや中性子星の連星が合体した天体を起源とする重力波が観測されるようになった。現在、日本のKAGRA計画が観測を開始しようとしており、これらの検出器は世界的な観測所ネットワークを形成しつつある。本研究では、これらの観測をリアルタイムで検出するために、機械学習を取り入れた重力波の「ノンパラメトリック再構成アルゴリズム」の確立を目指す。これにより、従来の重力波アルゴリズムが必要とする多次元解析の計算コストを大幅に削減することが可能となると期待され、観測に適用することを目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
M.Meyer (本件の外国人特別研究員) と 神田 (受入研究者) は、リアルタイム検出のための重力波の非パラメトリック再構成アルゴリズムの研究に協力してきた。 Meyerは、機械学習を採用したアルゴリズムの開発に集中した。 研究には重力波観測データへのアクセスが必要であるため、神田は最新の国際重力観測データを整理して利用を可能にした。また、本研究の物理的な内容については議論を行なって進めた。
Meyerは、このアルゴリズムが重力波解析に効率的であることを実証した。 また、開発した手法を CERN のデータ解析ソフトウエア環境である ROOT のフレームワークに実装した。 研究期間の2年目はMeyerと神田は観測実験KAGRAのデータ転送システムにも協力しました。 一方、神田氏に促され、Meyerは最近の KAGRA データのバイオリンモード共鳴ノイズを研究した。 それは他のKAGRAの研究者への目に見えるフィードバックとなり、結果は好評であった。
また、特別研究員の期間を通して、重力波観測実験KAGRAおよび国際重力波観測の共同グループ(LIGO-Virgo-KAGRAの３つのコラボレーションの合同）に参加し、データ解析や計算機管理などに貢献した。LIGO-Virog-KAGRAやKAGRAが現在取得しているデータや実験結果については共著者になる予定である。
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