出版物
主著論文
- K. Moriwaki, A. Beane, A. Lidz, "Insights into the 21 cm field from the vanishing cross-power spectrum at the epoch of reionization", Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 530, 3183, 2024 [arXiv]
- K. Moriwaki, N. Yoshida, "Deep-learning Reconstruction of Three-dimensional Galaxy Distributions with Intensity Mapping Observations", The Astrophysical Journal Letters, 923, L7, 2021 [arXiv]
- K. Moriwaki, M. Shirasaki, N. Yoshida, "Deep Learning for Intensity Mapping Observations: Information Extraction from Noisy Maps", The Astrophysical Journal Letters, 906, L1, 2021 [arXiv]
- K. Moriwaki, N. Filippova, M. Shirasaki, N. Yoshida, "Deep learning for intensity mapping observations: Component extraction", Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 496, L54, 2020 [arXiv]
- K. Moriwaki, N. Yoshida, M. B. Eide, B. Ciardi, “Cross-correlation between the 21-cm signal and [OIII] emitters during early cosmic reionization”, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 489, 2471, 2019 [arXiv]
- K. Moriwaki, N. Yoshida, I. Shimizu, Y. Harikane, Y. Matsuda, H. Matsuo, T. Hashimoto, A. K. Inoue, Y. Tamura, T. Nagao, “The distribution and physical properties of high-redshift [OIII] emitters in a cosmological hydrodynamics simulation”, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 481, L84, 2018 [arXiv]
全ての論文
書籍
- K. Moriwaki, "Large-Scale Structure of the Universe -- Cosmological Simulations and Machine Learning", Springer Theses, Springer Singapore, 2022 [link]
日本語の解説文
- 「宇宙の大規模構造と銀河の形成」サイエンス社、数理科学 2020 年 3 月号
- 「敵対的生成モデルを用いた輝線強度マッピングデータからのシグナル抽出」天文月報 2022 年 7 月号 [pdf]
- 「深層学習を用いた宇宙論」サイエンス社、数理科学 2022 年 7 月号
プレスリリース
- AIが描く超新星爆発の広がり ―深層学習を用いた超新星爆発シミュレーションの高速再現技術―
[東京大学理学系研究科]
- 埋もれた暗黒物質の地図を掘り起こす ―観測・シミュレーション・人工知能のタッグで描くクリアな宇宙―
[国立天文台]
[CfCA]
[すばる望遠鏡]
[統計数理研究所]
- 深層学習による超新星爆発シェルの膨張予測を用いた高解像度銀河形成シミュレーションの高速化
[morpho]