Estimation of dark matter distributions in the Galactic dwarf spheroidals using normalizing flow

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	25H01553
Research Category	Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Transformative Research Areas, Section (II)
Research Institution	Sendai National College of Technology
Principal Investigator	林航平仙台高等専門学校, 総合工学科, 准教授 (20771207)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000) Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Keywords	ダークマター / 機械学習 / 銀河動力学 / 矮小銀河
Outline of Research at the Start	宇宙を構成する物質の大半を占めるダークマターの正体を解明することは現代物理学において最大の課題の１つである。この問題に対して、宇宙物理学的アプローチの１つである矮小銀河ダークマター密度分布に焦点をあてる。この密度分布を詳細に知ることはダークマター正体解明への鍵となりうる。本研究では機械学習の１つである正規化フローを用いた恒星動力学解析を構築し、ダークマター密度分布の高精度決定を目指す。本研究は様々なダークマター研究に貢献する、世界的に大きなインパクトを与える研究である。