Faster R-CNN を用いた原子核乾板画像解析による 宇宙線重原子核の元素組成評価

伊代野 淳，杉 侑樹，六條 宏紀，臼田 育矢，山本 紗矢，中村 悠哉，長原 翔伍， 河原 剛義，中野 敏行，仲澤 和馬，青木 茂樹

日本写真学会2026年度年次大会

日本写真学会

東京工芸大学

宇宙空間を飛び交う高エネルギー原子核を直接検出して、宇宙線の元素組成比を求めることは、超新星爆発や中性子星連星合体などの起源の解明に不可欠である。特に、核分光では十分な強度が得られない鉄より重い原子核の観測が求められている。宇宙線重元素組成の観測には、大面積・長時間・大立体角の露出量と優れた荷電分解が必要であり、これを実現する検出器が原子核乾板である。大面積の原子核乾板内で原子核飛跡検出に機械学習の手法を導入することで、大量・迅速な処理が可能であることを示してきた１）。本研究では、GRAINE2023 実験の原子核乾板に機械学習を適用しで得られた宇宙線原子核組成の報告を行う。