暗黒物質および新物理探索への機械学習・量子計算の応用

• 研究課題/領域番号: 22K03635
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分15010:素粒子、原子核、宇宙線および宇宙物理に関連する理論
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 竹内 道久 大阪大学, 情報科学研究科, 特任准教授(常勤) (60749464)
• 研究期間 (年度): 2022-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2022年度)
• 配分額: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円); 2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
• キーワード: 素粒子 / 暗黒物質 / 機械学習 / 量子計算 / 新物理

研究開始時の研究の概要

現代素粒子物理学の中での最も重要な謎の一つである、暗黒物質の正体の解明をめざして、近年進展の著しい、機械学習、量子計算等の新手法を素粒子標準模型を超える新物理に迫るために活用していく。現代の素粒子加速器実験においては、量子力学に支配された非常に高統計の実験データが蓄積されており、量子ビッグデータ科学の側面を持つ。近年、新しい新物理模型にも注目が集まっており、古典・量子機械学習等の革新的な手法を利用して、新しい未知粒子の探索感度の飛躍的な向上可能性や、新しい量子相関などの物理量の測定方法を研究する。