Search for cosmic-ray heavy antiparticles with Antarctica balloon

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K04002
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 15020:Experimental studies related to particle-, nuclear-, cosmic ray and astro-physics
• Research Institution: Kanagawa University
• Principal Investigator: Shimizu Yuki 神奈川大学, 工学部, 教授 (60434320)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 反粒子 / 暗黒物質 / 特性X線 / 機械学習

Outline of Final Research Achievements

GAPS is a dedicated balloon experiment designed for the indirect search of WIMP dark matter. We have developed analysis methods for the identification of anti-particles, such as anti-deuterons and anti-helium3. To eliminate background events caused by other particles, we have utilized machine learning algorithms. We have developed and evaluated learning models that combine a three-dimensional convolutional neural network and a fully-connected neural network, using large volumes of data generated by GEANT4. Multivariate learning models incorporated with the event reconstruction are also used. With these models, we have achieved better background rejection capabilities.

Free Research Field

宇宙線・宇宙物理実験

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

現在WIMP暗黒物質の探索は、地下からの直接探索や対消滅・崩壊で生じる粒子を利用した間接探索を含めて様々な試みがなされている。しかし、従来の実験ではWIMPとその他のバックグラウンドイベントとの識別が原理的に困難であり、決定的な結果は得られていない。本研究では、GAPS実験によるWIMP由来の宇宙線反粒子の検出を目的として、反粒子と誤認する可能性のあるバックグラウンドを除去するためのデータ解析手法の開発を行い、近年発展の著しい機械学習の応用によって高い識別性能を得た。この手法を2023年度以降に実施予定の南極フライトで得られるデータに適用することで、高感度での反粒子探索を実現できる。