| 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 |
23H04520
|
|---|
| 研究種目 |
学術変革領域研究(A)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅱ)
|
|---|
| 研究機関 | 東京都市大学 |
|---|
研究代表者 |
高橋 弘毅 東京都市大学, デザイン・データ科学部, 教授 (40419693)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2025-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
|
| 配分額 *注記 |
2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
|
|---|
| キーワード | 人工知能 / 適用型時間-周波数解析 / 突発性雑音 / 重力波 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
人工知能（AI）を用いた超新星爆発などから放射される“バースト的”重力波を探査する手法の開発を行う．その実現には，重力波を探査する際にしばしば問題になる突発性雑音を分類・除去する手法の開発がカギとなり，この手法もAIと新たな時間-周波数解析を用いて開発する．これらを組み合わせバースト的重力波の探査の実現を目指す．これまでに観測された重力波はすべて，ブラックホールや中性子星からなるコンパクト連星の合体の際に放射されたものであるが，超新星爆発からのバースト的重力波を捉えることは，超新星爆発のメカニズム解明につながるなどの点で非常に重要である．
|
