共同研究・競争的資金等の研究課題

2020年4月 - 2023年3月

高分散コロナグラフによる系外惑星大気の探索

日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(A)  基盤研究(A)

課題番号
20H00170
体系的課題番号
JP20H00170
配分額
(総額)
43,680,000円
(直接経費)
33,600,000円
(間接経費)
10,080,000円

本年度は、本研究最大の課題である高分散スペクトルのフィットモデルを開発し論文として出版した。このフィットモデルExoJAXは自動微分可能なスペクトルモデルである。複雑なモデルに対しマルコフ鎖モンテカルロを行えるHMC-NUTSを通じて、高分散スペクトルのベイズモデル化が可能なったことが特筆すべき点である。このための技術としてGoogleの自動微分JAXとUber-AIの確立プログラミング言語Numpyroを用いてExoJAXを構築した。ExoJAXは自動微分可能であるので、HMC-NUTS以外にも勾配のベースの最適化が可能である。また、系外惑星・褐色矮星スペクトルモデルとして、分子データベースから観測データと比較可能なスペクトルモデルまでを計算できる、おそらく世界初のend-to-endモデル、もしくは第一原理的なスペクトルモデルである。従来、高分散分光にひつようなオパシティ計算には計算量が多いため事前に計算したものを保存して用いることが多かった。ExoJAXは最新のオパシティ計算技術であるDiscrete Integral Transform (DIT)を修正したMODIT (modified version of DIT)を搭載し、多数のラインに対し高速なフォークと関数の計算を可能としているため、end-to-endが可能となっている。ExoJAXをREACHおよびIRD/MMFで取得された実際のデータに適用しつつある。またREACH/IRDなどで取得した系外惑星・褐色矮星スペクトルは一般に暗いため、検出器の系統誤差要因のパターンなどの影響を強く受ける。これは通常の解析では取り除けないことが分かった。そこで、検出器二次元イメージから系統誤差ノイズパターンを推定し、除去するアルゴリズムの開発に成功した。

リンク情報
KAKEN
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20H00170
ID情報
  • 課題番号 : 20H00170
  • 体系的課題番号 : JP20H00170

この研究課題の成果一覧

論文

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