機械学習を活用して高度化したHilbert-Huang変換による連星合体重力波解析

• 研究課題/領域番号: 25K07329
• 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: 長岡工業高等専門学校
• 研究代表者: 酒井 一樹 長岡工業高等専門学校, 電子制御工学科, 准教授 (40824298)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2026年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円); 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: 重力波 / 機械学習 / Hilbert-Huang変換

研究開始時の研究の概要

重力波の観測技術は2015年に初観測を果たしてからさらに進展し，これまでに100件以上のブラックホールや中性子星といったコンパクト星の連星合体による重力波の観測を行っている。一方で，観測された重力波から天体や重力についての物理的考察をすることこそが重力波観測の最大の目的であり，コンパクト星連星合体については合体後の波形を詳細に調べることがそれに繋がるのだが，その方法論は未だ確立していない。
本研究では，高い時間分解能を持つが同時に実用面でいくつかの課題も持つHilbert-Huang変換に注目し，機械学習を用いて課題を解決して高度化することで，連星合体後の波形の解析法を1つ確立することを目指す。