Development of unfolding method using machine learning to unravel mystery of the matter-dominant universe

Publicly Offered Research

Project Area	Foundation of "Machine Learning Physics" --- Revolutionary Transformation of Fundamental Physics by A New Field Integrating Machine Learning and Physics
Project/Area Number	23H04504
Research Category	Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Transformative Research Areas, Section (II)
Research Institution	Kyoto University
Principal Investigator	木河達也京都大学, 理学研究科, 助教 (60823408)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000) Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Keywords	ニュートリノ検出器 / 機械学習 / アンフォールディング / ニュートリノ反応 / ニュートリノ
Outline of Research at the Start	ニュートリノにおけるCP対称性の破れは宇宙から反物質が消え去った謎を解く鍵となり得る。ニュートリノ振動の測定により、このCP対称性の破れを発見するためにニュートリノ-原子核反応模型の不定性に起因する系統誤差が最大の要因となっている。ニュートリノ反応測定の解析において検出器の効果を考慮するために用いられる従来のアンフォールディング法では多粒子の運動学的情報を扱いきれず、ニュートリノ反応についての十分な理解が得られない。本研究では機械学習を用いた新しいアンフォールディング法を開発し、それをニュートリノ反応測定のデータに適用することでニュートリノ反応模型を正確に理解し、CP対称性の破れの発見へ導く。