AIが解く世界の難問 · 天文学・宇宙 · arXiv · 2026-10-26
宇宙の起源をたどる：EoR観測からの機械学習による原始密度場の再構成
原題: Tracing the Cosmic Origins: Machine Learning Reconstruction of the Primordial Density Field from EoR Observations
後期の天体トレーサーから宇宙の初期条件を再構成できれば、非線形な構造形成に埋もれた宇宙論的情報を取り出せる。本研究では、シミュレーションによる21cm線とCO(1-0)の線強度マップを3次元U-Netに入力して初期密度場を再構成し、両トレーサーを組み合わせると最も高精度になった。観測効果を含めても大規模な一貫性は保たれ、σ8とnsの制約で情報量が増加し、中央値で1.17ビット（観測効果込みで1.29ビット）の圧縮が得られた。