「アテルイII」を用いて、大規模な宇宙の構造形成シミュレーションを実行しました。ダークマター、ダークエネルギーなどの宇宙の組成、またインフレーションモデルが予言する宇宙の初期条件に関するパラメータが構成する多次元空間から101個の代表点を選び出し、これら全てを網羅するシミュレーション群を実行することで、大規模なデータベースを構築しました。このデータベースを分析するAIフレームワーク「ダークエミュレータ」を開発し、「任意の」宇宙モデルにおける宇宙の大規模構造の観測量を正確かつ高速に計算することに成功しました。ダークエミュレータを用いることで、スーパーコンピュータでは数日かかる理論予言を、元々のシミュレーションの結果と遜色のない精度を保ちながらもノートパソコンで数秒以内に計算することが可能になります。これは計算コストをおおよそ1億分の1に低減したことになり、実観測データから宇宙の根源的な情報を引き出す操作を飛躍的に高速化することを可能としました。本研究には重点課題9サブ課題Cメンバーの吉田直紀教授と大木平特任研究員が参加しています。吉田教授から「大規模シミュレーションデータベースと機械学習を組み合わせて最先端の精密宇宙論のデータ解析が可能になり、「エミュレーション」という新たな研究手法を開拓することができました。」とコメントをいただきました。アストロフィジカル・ジャーナル』に2019年10月8日付けで掲載されました。(17K14273、代表西道啓博)の援助を受けています。IPMUおよび京都大学のプレスリリースをご覧ください。手引き広報からリンク。