天文観測の画像解析によるダークマターの統一的理解

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	25H01551
Research Category	Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Transformative Research Areas, Section (II)
Research Institution	Gifu Shotoku Gakuen University
Principal Investigator	西澤淳岐阜聖徳学園大学, DX推進センター, 准教授 (70402435)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000) Fiscal Year 2025: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Keywords	機械学習 / ダークマター / 21cm線マップ
Outline of Research at the Start	宇宙再電離期(z>6)において、中性水素が電離されていく様子をシミュレーションにより調査する。その際、ダークマターが対消滅を起こして高エネルギーの標準模型粒子を生成すると、再電離の様子に変更が加えられる。我々はその様子を捉えることでダークマターモデルに制限を与えることを目標としている。