2023 Fiscal Year Annual Research Report
ML algorithm development for identifying supernovae from JWST x HST data
Publicly Offered Research
| Project Area | Foundation of "Machine Learning Physics" --- Revolutionary Transformation of Fundamental Physics by A New Field Integrating Machine Learning and Physics |
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| Project/Area Number |
23H04494
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
鈴木 尚孝 東京大学, カブリ数物連携宇宙研究機構, 客員准科学研究員 (20722804)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 暗黒エネルギー / 超新星 / 宇宙望遠鏡 / 宇宙定数 / 観測的宇宙論 / 宇宙論パラメータ / JWST / 宇宙再電離 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、JWSTの観測データから超新星を探し出す試みである。JWSTは大型宇宙赤外線望遠鏡であり、これまで未開拓であった遠方宇宙を観測することが可能となった。ただし、JWSTの観測は、太陽を背面にすることと宇宙デブリの衝突を避けるため、観測方向に大きな制限があり、同じ領域を複数回観測することは難しい。よって、過去に得られたハッブル宇宙望遠鏡のデータや、すばる望遠鏡のデータと組み合わせることにより、超新星を見つける試みである。
2023年度は、JWSTによるCOSMOS領域の観測が一部を除いて完遂し、有力な候補を見つけることができ、追跡観測も承認され、鋭意観測続行中である。観測が難しい点は、遠方に予想以上の活動銀河核（AGN)があることがわかり、これが超新星と見かけが同じなので、判別が容易ではないところである。また、データ処理にもまだ不定性があるが、一つ一つ克服していく解析ソフトウェアを開発している。
また、これとは別に機械学習を応用し、重力レンズを発見する論文を発表した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
昨夏、新型コロナウィルスに感染してしまい、その後遺症で肺炎を患ってしまったため、思うように解析を進めることができなかった為。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度は、得られたデータの解析を進める。必要な追跡観測を実行し、遠方超新星の赤方偏移を測定し、母銀河と共に、どのタイプの種類の超新星かを見極め、距離の測定等、これまで観測することができなかった領域の探査に注力する。
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[Journal Article] Union Through UNITY: Cosmology with 2,000 SNe Using a Unified Bayesian Framework2024
Author(s)
Rubin, David ; Aldering, Greg ; Betoule, Marc ; Fruchter, Andy ; Huang, Xiaosheng ; Kim, Alex G. ; Lidman, Chris ; Linder, Eric ; Perlmutter, Saul ; Ruiz-Lapuente, Pilar ; Suzuki, Nao
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Journal Title
Astrophysical Journal submitted
Volume: TBD
Pages: TBD
DOI
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
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