研究領域 | 「学習物理学」の創成-機械学習と物理学の融合新領域による基礎物理学の変革 |
研究課題/領域番号 |
23H04494
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研究種目 |
学術変革領域研究(A)
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配分区分 | 補助金 |
審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅱ)
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研究機関 | 東京大学 |
研究代表者 |
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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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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キーワード | 超新星 / 暗黒エネルギー / 宇宙望遠鏡 / 機械学習 / 赤外線天文学 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究では、2023-24年にJames Webb Space Telescope (JWST)で観測される最も深く広域となるCOSMOS-Webデータ(赤外、0.54平方度)からこれまで観測されたことのない遠方(z>5)の超新星を発見するアルゴリズムを開発する。既に観測されているHubble宇宙望遠鏡、すばる望遠鏡HSCによるCOSMOS領域撮像データと新たにJWSTで撮像される100万個の銀河データを機械学習によって比較し超新星を見つけていく。異なる波長帯、解像度の最新画像(JWST)と既存の画像を比較し、差分画像を経由することなく、超新星を発見していく点が従来の手法より難しく新しい。
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