多波長観測とシミュレーションを用いた銀河形成の研究

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本研究では、遠方宇宙の観測データを用いて宇宙論や銀河形成・進化を理解することを目的としてきた。特に、輝線強度マッピングと呼ばれる新しい観測手法によってこれまで以上に遠方・広領域の宇宙大規模構造の情報が得られる。昨年度までは、こうしたデータからノイズを取り除くための手法として機械学習を用いた手法を新たに提案してきた。本年度は、観測データからのシグナル分離をより高精度で行うことを目的に研究を行った。このために、輝線強度マッピング観測において天球面上の二次元分布に加えて得ることができる波長方向の情報も含めた機械学習による解析方法を用いた方法に注目した。単純な三次元畳み込みニューラルネットワークを用いて解析を行った場合、二次元データを用いるのと同等以下の精度しか得られないことがわかった。そこで、波長方向の情報をより効率的に利用するような新しいネットワーク構造を考案した。具体的には、銀河から放出される複数の輝線が異なる波長帯で観測されることに基づき、複数の対応する波長帯のデータを機械へ同時に入力することによって、観測データ中に現れる「シンクロ」した複数のシグナル分布を取り出しやすくした。この結果、シグナルのピーク位置の検出率として80パーセント程度と高い再現率を得ることができた。こうした解析手法を今後の大規模サーベイデータへ適用することで、特定の時代における銀河分布を詳細に調べることができ、宇宙論や銀河形成に制限を与えることが可能となる。以上の結果は国内外の研究会において広く発表した。また、得られた結果をまとめたものは査読論文として出版された。