Anupreeta More 研究室
主宰者:Anupreeta More
東京大学・Kavli Institute for the Physics and Mathematics of the Universe
兼任:東京大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
More研究室は、重力波と重力レンズ現象を組み合わせた新しい天文学の分野を開拓しています。研究の主な問いは、宇宙を伝わる重力波が途中の天体に曲げられ・強調される現象(重力レンズ効果)を、どのように検出し・解析するかです。また、複数の異なる信号が時間的に重なる場合に、それらが重力レンズの影響と区別できるかという問題にも取り組んでいます。
手法としては、機械学習(深層学習、畳み込みニューラルネットワークなど)を活用した自動検出パイプラインの構築と、統計的なベイズ解析による信号解析を組み合わせています。画像データから重力レンズ候補を高速に探索したり、重力波データから物理的パラメータを推定したり、ノイズとの区別を行うといった実装を展開しています。
主要な発見として、重力レンズを受けた重力波は信号のぼやけやパラメータ推定値の偏りをもたらすこと、今後の大規模サーベイでは数千個以上のレンズ化された現象が発見される可能性があること、そして専門家の目視判定と機械学習の組み合わせが効率的なレンズ発見を実現することが示されています。これらの研究は、宇宙の構造や物質分布の理解、および基礎物理の検証に貢献するものです。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
外部リンク
関連研究室(8 件)
- 物理学・天文学J. X. Prochaska 研究室Kavli Institute for the Physics and Mathematics of the Universe論文 100 件·共通: 天文, 天文・宇宙, 素粒子・原子核・宇宙, 物理学 +4
- 物理学・天文学Tadayuki Takahashi 研究室Kavli Institute for the Physics and Mathematics of the Universe論文 121 件·共通: 天文, 天文・宇宙, 素粒子・原子核・宇宙, 物理学 +1
- 保健専門職Qi An 研究室東京大学論文 156 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 物理学 +8
- 医学Kentaro Goto 研究室University of Tokyo Hospital論文 158 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 学習 +9
- 計算機科学Kiyoharu Aizawa 研究室東京大学論文 132 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 学習 +9
- 医学Satoshi Suzuki 研究室Keio University Hospital論文 100 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 学習 +8
- 医学Masateru Takigawa 研究室University of Tokyo Hospital論文 188 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 学習 +8
- 医学Kota Watanabe 研究室Keio University Hospital論文 100 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 学習 +8
研究成果(35 件)
- [2026] Comprehensive analysis of time-domain overlapping gravitational wave transients: A lensing studyDOI: https://doi.org/10.1103/tflq-2xsd
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/staf1747
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/staf935
- DOI: https://doi.org/10.1098/rsta.2024.0134
- DOI: https://doi.org/10.3847/1538-4357/ada776
- DOI: https://doi.org/10.33232/001c.128482
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/staf049
- DOI: https://doi.org/10.1093/pasj/psae102
- [2024] HOLISMOKESDOI: https://doi.org/10.1051/0004-6361/202347072
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stae2408
続きを表示(残り 25 件)閉じる
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stae2442
- DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6382/ad7cb7
- DOI: https://doi.org/10.1051/0004-6361/202450485
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stae1597
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stae875
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stae836
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11214-024-01042-9
- [2023] Gear Up for the Action Replay: Leveraging Lensing for Enhanced Gravitational-wave Early WarningDOI: https://doi.org/10.3847/2041-8213/acf668
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stad2953
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stad2909
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stad2371
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stad1680
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stad1302
- [2023] Deep learning network to distinguish binary black hole signals from short-duration noise transientsDOI: https://doi.org/10.1103/physrevd.107.024030
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stac3660
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stac2235
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stac2721
- DOI: https://doi.org/10.1093/pasj/psac065
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stac1704
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stac925
- [2021] Gravitational lensing of gravitational waves: effect of microlens population in lensing galaxiesDOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stab2875
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41550-021-01446-5
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stab484
- DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/stab145
科研費(0 件)
まだデータがありません(KAKEN 取り込み後に表示)。
所属学会・役職(0 件)
まだデータがありません(学会データ連携後に表示)。