Construction of mass composition extraction method using deep learning to search for sources of ultra-high energy cosmic rays

Research Project

Project/Area Number	24K07064
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 15020:Experimental studies related to particle-, nuclear-, cosmic ray and astro-physics
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	佐川宏行東京大学, 宇宙線研究所, 特任研究員 (80178590)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2025: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000) Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords	深層学習 / 超高エネルギー宇宙線 / 質量組成
Outline of Research at the Start	これまで10の20乗電子ボルト程度の超高エネルギー宇宙線（UHECR）が観測されているが、どのように加速され、どこから来たかは未だに宇宙物理学の謎である。それを解明する上で質量組成は重要な情報である。宇宙線の空気シャワー観測では、主に大気蛍光望遠鏡による大気中の縦方向発達から質量組成の情報を得ているが、その稼働率は10%程度しかない。そこで本研究では、稼働率が100%に近く、統計的に有利な地表粒子検出器で観測したUHECRデータに対して、深層学習を活用して質量組成を識別する方法を確立することを目的とする。