機械学習で宇宙の重元素組成を解明

基礎理学科を卒業して現在大学院理工学研究科自然科学専攻Ｍ２の杉さんが、名古屋大学で１２月１２ー１４日開催された国際会議ICMaSS2025の１３日のNuclear Emulsion Sessionで、ポスター発表を行いました。発表タイトルは「Identification of the tracks ofheavy nuclei with machine learning method in the GRAINE 2023 balloon-borne experiment」です。
　気球に搭載した原子核乾板を用いた宇宙ガンマ線観測実験であるＧＲＡＩＮＥに参画している杉さんは、乾板に記録された宇宙線重原子核を機械学習で見つけ出し、核種同定を行いました。鉄より重い原子核は中性子過剰核であり、生成時に大量の中性子が安定的に存在している環境が必要です。この環境は、宇宙で起こる超新星爆発や連星中性子合体が候補になります。杉さんは、重元素がどちらの宇宙現象を起源とするのかを判定する為に、元素組成の決定に取り組んでいます。現在までの結果を今回の国際会議で発表しました。
　最終的な結果は、修士論文でまとめつつあります。お楽しみに。