2019 Fiscal Year Annual Research Report
The next generation of CMB observation that will realize the neutrino mass measurement and the exploration of super-TeV physics
| Project Area | Exploration of Particle Physics and Cosmology with Neutrinos |
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| Project/Area Number |
18H05539
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
日下 暁人 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 准教授 (20785703)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
木内 健司 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 助教 (00791071)
小栗 秀悟 国立研究開発法人理化学研究所, 光量子工学研究センター, 基礎科学特別研究員 (20751176)
田島 治 京都大学, 理学研究科, 准教授 (80391704)
服部 誠 東北大学, 理学研究科, 准教授 (90281964)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2023-03-31
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| Keywords | 宇宙マイクロ波背景放射 / ニュートリノ / インフレーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本計画研究では、初期宇宙観測という切り口で、本領域の目標「ニュートリノを軸とした新しい素粒子・宇宙像の創造」に挑む。宇宙背景放射(CMB)と宇宙背景ニュートリノ(CνB)は、どちらも初期宇宙のビッグバンに起源を持つ。現在、CMBはその偏光パターンも含めた超精密観測が進展している。特に、奇パリティを持つ「Bモード」の観測から、1)銀河団が作る重力レンズ効果の強度観測、それにCνBが与える影響を通したニュートリノ質量和の測定と、2)原始重力波由来のBモード探索による、「初期宇宙インフレーション」の研究、が可能となる。以上の研究を、世界最先端実験の一つで、POLARBEAR実験の後継であるSimons Array (SA)と、ユニークな観測を目指す純国産実験GroundBIRD (GB)、両者のデータ解析等を推し進めることにより行う。それと同時に、次世代実験CMB-S4にむけた技術開発を推し進めることで、その先でさらに測定精度を向上することを目指す。
SAは2018年12月に1台目望遠鏡がチリ・アタカマにて観測開始、2019年の試験観測を通して受信機の性能評価を行った。GBは2019年9月に観測を開始し検出器試験等を進めた。また、SAの前身であるPOLARBEAR実験のデータ解析を進め、インフレーションやニュートリノに関連する解析成果を発表した。加えて、これらの実験のための解析パイプライン開発が順調に進行している他、銀河からの前景放射のモデル構築においても進展があった。超伝導検出器及び多重読出しについても、検出器の評価を行なったほか、5G世代移動通信のためのチップを活用した読出し技術開発や、新しい検出器較正アルゴリズムの開発などで進展があった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
COVID-19の影響により、SA観測サイトであるアタカマ（チリ）およびGB観測サイト（テネリフェ）の双方へのアクセスが一時困難となり、観測を長期間にわたって中断する事態となった。この間、パイプライン・データ解析手法の開発や検出器・読出し開発に注力することで、研究への遅れを最小限に留める対応を行なっている。
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| Strategy for Future Research Activity |
国内および米国機関との連携によりSA用の解析ソフトウェアの開発とデータ解析を推進する。物理成果の基礎となるデータ選別・CMBマップ作成部分のパイプラインを完成させ、そこからデータ解析を進める事で物理結果の出版を行う体制を整える。GBにおいてもここで開発した技術・アルゴリズムを活用してパイプライン開発を行なう。このパイプライン開発においては、HPC(High Performance Computation)環境で大型並列計算が可能なデータ解析フレームワークの実装を引き続き進める。また、機械学習のデータ選別への適用を実現する。超伝導検出器の読み出し技術は、低コストで実現できるエレクトロニクス開発を進めると共に、多チャンネルを同時較正する技術の確立を目指す。検出器の評価に関しても、5000個程度の検出器を同時に評価できるシステムの開発を引き続き進める。
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