ノイズを排除した解析手法で新たな結果を取得

2025年8月29日
理化学研究所
立教大学
岐阜大学
福井大学

深層学習×写真フィルムでハイパー核の質量を測定 －ノイズを排除した解析手法で新たな結果を取得－

 

 

概要　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

　理化学研究所（理研）開拓研究所齋藤高エネルギー原子核研究室の笠置歩客員研究員（立教大学大学院人工知能科学研究科助教）、齋藤武彦主任研究員、仲澤和馬客員主管研究員（岐阜大学教育学部招へい教員、福井大学附属国際原子力工学研究所客員教授）、立教大学大学院人工知能科学研究科の瀧雅人准教授らの国際共同研究グループは、大強度陽子加速器施設「J-PARC」[1]においてK中間子[2]ビームが照射されたJ-PARC E07実験[3]の写真フィルムデータを、深層学習[4]モデルを駆使して解析し、ハイパー核[5]を検出、その質量を測定する手法を確立しました。

　本研究は、深層学習を活用した解析によって、特殊な写真フィルムである写真乾板から最も軽いハイパー核であるハイパートライトン（ハイドロジェン3ラムダ）[5]と次に軽いハイドロジェン4ラムダ[5]を、他種のハイパー核や無関係な飛跡による背景事象（ノイズ）の混ざり込みなく同定し、さらに長年ブラックボックスとなっていた飛跡の長さから粒子の運動エネルギーに変換する式の問題点を定量的に分析したものです。その結果、同じ実験から2種のハイパー核について同時に質量を決定することに成功し、測定解析においてさまざまな原因で発生する系統誤差も定量的に評価を行いました。

　測定した質量から算出された束縛エネルギー[6]は、同じ写真フィルムを用いた約50年前の実験で取得された値より若干大きく、現在もハイパー核のデータの多くを占めている過去のデータの見直しが必要である可能性を示唆しています。開発した手法によって多種多様なハイパー核の質量を測定し、束縛エネルギーを高精度で刷新することは、原子核・物質の成り立ちを研究するための強力な基盤となります。

　本成果は基礎物理の学術論文誌『Progress of Theoretical and Experimental Physics』（8月20日付）にオンライン公開されました。

 

【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202508274165-O2-0KjTB518】

深層学習で検出したハイパー核の2体崩壊事象と飛程による同定解析の結果

 

 

論文情報　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

＜タイトル＞

Binding energy of 3ΛH and 4ΛH via image analyses of nuclear emulsions using deep-learning

＜著者名＞

Ayumi Kasagi, Takehiko R. Saito, Vasyl Drozd, Hiroyuki Ekawa, Samuel Escrig, Yiming Gao, Yan He, Enqiang Liu, Abdul Muneem, Manami Nakagawa, Kazuma Nakazawa, Christophe Rappold, Nami Saito, Masato Taki, Yoshiki K. Tanaka, He Wang, Ayari Yanai, Junya Yoshida, Masahiro Yoshimoto

＜雑誌＞

Progress of Theoretical and Experimental Physics

＜DOI＞

10.1093/ptep/ptaf097

 

 

補足説明　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

[1] 大強度陽子加速器施設「J-PARC」

茨城県東海村に建設された、大強度陽子加速器と利用施設群の総称。高エネルギー加速器研究機構（KEK）と日本原子力研究開発機構（JAEA）が共同で運営している。加速器で加速した陽子を原子核標的に衝突させることで発生する二次粒子を用いて、物質・生命科学、原子核・素粒子物理学などの研究や産業利用を行っている。J-PARCはJapan Proton Accelerator Research Complexの略。

 

[2] K中間子

中間子は、クォークと反クォークが一つずつ集まって構成される粒子。ストレンジクォークを含む中間子をK中間子と呼ぶ。

 

[3] J-PARC E07実験

J-PARCハドロン施設で行われた国際共同実験の名称。高純度なK中間子のビームをダイヤモンド標的に当て、そこでつくられるストレンジクォークを二つ持つグザイマイナス粒子を1,500枚の特殊な写真乾板に照射した。この実験の目的は、グザイマイナス粒子が乾板中の原子核に吸収されてできるダブルラムダ核の生成・崩壊の様式を光学顕微鏡によって検出・観察し、種々のダブルラムダ核の質量を測定し、ラムダ粒子同士の間に働く力を測定することであった。同時にK中間子はさまざまなハイパー核（［5］参照）を生成することができ、その様子が写真乾板に飛跡として記録されているのでこれを利用し、今回の解析を行った。

 

[4] 深層学習、機械学習

深層学習、機械学習とは、コンピュータを用いたデータ処理手法のうち、人間があらかじめ処理方法をプログラムするのではなく、大量のデータと正解例（教師データ）によってコンピュータに処理方法を構築させる技術。

 

[5] ハイパー核、ハイパートライトン（ハイドロジェン3ラムダ）、ハイドロジェン4ラムダ

ハイパー核は、通常の原子核を構成する陽子と中性子のほかに、ハイペロンという粒子が加わった原子核のこと。ハイパートライトンは、ハイパー核の中で最も軽く、陽子、中性子、ラムダ粒子（ハイペロンの一種）から構成される。中性子が一つ増えると合計四つの粒子から成るハイドロジェン4ラムダとなる。

 

[6] 束縛エネルギー

原子核とラムダ粒子が束縛（結合）してハイパー核を形成したとき、そのハイパー核の質量は、芯となった原子核の質量とラムダ粒子の質量の合計よりも軽くなる。この質量の差を束縛エネルギーと呼び、ハイパー核にとって基本的な物理量である。ハイパートライトンは陽子一つ、中性子一つから成る重水素原子核にラムダ粒子が束縛したものと見なすことができ、その束縛エネルギーはハイパートライトンの質量から重水素原子核とラムダ粒子の質量を引いた値として定義される。ハイドロジェン4ラムダではその質量から三重水素原子核とラムダ粒子の質量を引くことで束縛エネルギーが計算できる。

 

 

研究の詳細について

プレスリリース資料（PDFファイル）をご確認ください。

 

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プレスリリースPDF

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プレスリリースURL

https://kyodonewsprwire.jp/release/202508274165

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