Probing primordial fluctuations with machine learning

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	23H04515
Research Category	Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Transformative Research Areas, Section (II)
Research Institution	Saga University
Principal Investigator	高橋智佐賀大学, 理工学部, 准教授 (60432960)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000) Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Keywords	原始密度揺らぎ / 機械学習 / インフレーション
Outline of Research at the Start	本研究では機械学習の手法を用いて現在の宇宙の密度揺らぎの起源である原始密度揺らぎを探ることを目的とする。原始密度揺らぎは宇宙極初期のインフレーション時期に生成されたと考えられており、宇宙観測データから原始密度揺らぎの性質を探ることにより、インフレーションのメカニズム、および、原始密度揺らぎの生成機構を明らかにできると考えられている。機械学習の手法を用いることにより、出来るだけインフレーションモデルなどのフレームワークに依存せずに、より一般的に原始密度揺らぎの詳細な性質を明らかにし、そしてインフレーションのメカニズム、原始密度揺らぎの生成機構を解明することを目指す。