| 研究課題/領域番号 |
22K14065
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分15020:素粒子、原子核、宇宙線および宇宙物理に関連する実験
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| 研究機関 | 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 |
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研究代表者 |
山谷 昌大 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 宇宙科学研究所, 招聘職員 (80896275)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | 反重陽子 / ダークマター探索 / 宇宙線 / 反粒子 / 気球 / 宇宙線物理 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
地球に飛来する宇宙線は、宇宙形成過程やダークマターの理解における重要なプロープであり, 今日でもガンマ線や反粒子などを対象とした多様な宇宙線観測実験が行われている。通常, 宇宙線反重陽子数は極微少であるが、ダークマターが存在することでその数が2桁から3桁ほど増加する可能性が指摘されている。GAPSはこの宇宙線反重陽子を検出することでダークマターの間接的探索を行う。本研究は、機械学習をベースにした解析を取り込むことで、宇宙線反重陽子の発見感度を向上させる。2022年度に予定されている南極長期飛翔実験で得たデータに開発した解析手法を適用し, 宇宙線反重陽子の検出を目指す。
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| 研究成果の概要 |
南極気球実験GAPSによる宇宙線反重陽子の識別能力向上を目指し、BDTの最適化と新たな機械学習技術を導入した。学習変数の拡充と学習パラメータの精密調整により、反陽子や反ヘリウムの探索に対する有用性を確認した。また、低エネルギー反粒子の速度再構成の精度を向上させるため、回帰型ニューラルネットワークを改良し、バイアスを抑制した。Bragg curve fittingによって得られた特徴量を統合することで、反重陽子の識別能力も向上した。さらに、データ解析の効率を高めるための機械学習フレームワークを開発し、解析速度と精度を同時に向上させた。これにより、今後の研究に対する堅固な基盤が確立された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ダークマターは宇宙の質量の大部分を占めるとされながら、その正体は未解明であり、宇宙の根本的な理解を深める上で非常に重要な意義を持つ。そのような課題を解決するには、ダークマターが関わるエネルギーの大きさ、既知物質との相互作用などに関する多種多様な仮説に基づく観測手法を用いた、多角的なアプローチを取ることが求められる。本実験の宇宙線反重陽子を用いたダークマターの間接探索実験は、これまで確認されなかったエネルギー領域をターゲットにしており、ダークマター探索実験の中でも重要な位置を占める。またこの研究は先端技術の開発を促進し、計測技術やデータ解析技術の向上をもたらす。
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