Integrated Development of Real-Time Data Compression and Long-lived Nuclei Removal for Neutrinoless Double Beta Decay Search

• Project/Area Number: 25K17405
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 15020:Experimental studies related to particle-, nuclear-, cosmic ray and astro-physics
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 尾崎 秀義 東北大学, ニュートリノ科学研究センター, 助教 (10880007)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2028: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2027: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: ニュートリノを伴わない二重ベータ崩壊 / マヨラナニュートリノ / 機械学習（ニューラルネットワーク） / リアルタイムデータ圧縮

Outline of Research at the Start

ニュートリノが「マヨラナ粒子」であるかを検証するため、ニュートリノを伴わない二重ベータ崩壊（0ν2β）を液体シンチレータを用いた大型検出器で探索する。0ν2β探索の感度向上を妨げている主要な背景事象は、宇宙線ミューオン起源の原子核破砕により生成される長寿命不安定核の崩壊である。本研究では、FPGAを搭載したデータ収集エレクトロニクス上で、リアルタイムに動作するニューラルネットワークなどによるデータ圧縮・ノイズ除去技術を開発し、PointNetや粒子識別（PID）技術を統合した高度な機械学習解析手法を用いて、長寿命核の背景事象を高効率で除去することにより世界最高水準の探索感度達成を目指す。