Cosmology with wide-field surveys and a fast emulator

• Project/Area Number: 24H00221
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 15:Particle-, nuclear-, astro-physics, and related fields
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 吉田 直紀 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 教授 (90377961)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): Wong Kenneth 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 特任助教 (00794207) ; 木村 昭悟 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所, メディア情報研究部, 主幹研究員 (10396202) ; 田中 賢 一橋大学, 大学院ソーシャル・データサイエンス研究科, 特任助教 (10783722) ; 西道 啓博 京都産業大学, 理学部, 准教授 (60795417) ; 白崎 正人 統計数理研究所, 統計思考院, 助教 (70767821)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥47,190,000 (Direct Cost: ¥36,300,000、Indirect Cost: ¥10,890,000); Fiscal Year 2025: ¥11,830,000 (Direct Cost: ¥9,100,000、Indirect Cost: ¥2,730,000); Fiscal Year 2024: ¥10,920,000 (Direct Cost: ¥8,400,000、Indirect Cost: ¥2,520,000)
• Keywords: 宇宙論 / 宇宙物理学 / 機械学習

Outline of Research at the Start

広域宇宙観測データを分析するため、スーパーコンピューターシミュレーション，統計学と機械学習，データベース工学の最先端技術を駆使して宇宙論パラメータ推定などの基礎科学成果に結びつける。宇宙のダークマターの分布や銀河分布の３次元的構造を再構築し、宇宙の成り立ちを明らかにする。複数の手法で測定する宇宙論パラメータの値の整合性を定量的に検討し、現在の標準宇宙モデルで説明できない現象があるか否かを統計的に明らかにする。本研究で開発する統計処理アプリや機械学習アプリを他の研究分野にも応用するための整備を行う。