シンチレータとは、入射した放射線のエネルギーを光に変換する物質の総称です。シンチレータと光センサーを組み合わせたシンチレーション検出器は、古くから放射線の検出に利用されています。素粒子物理学の分野でも、有名なRutherfordらによるアルファ線散乱実験や、CowanとRinesによるニュートリノ発見等の研究で用いられてきました。 筑波大学素粒子実験研究室では、PIKACHU実験に限らず次世代の二重ベータ崩壊探索実験や暗黒物質探索実験を見据えた新しいシンチレーション検出器の開発を進めています。
二重ベータ崩壊核である48Caを含み、かつ発光量が大きく分解能が高いヨウ化カルシウム(CaI2)シンチレータを、東北大学金属材料研究所と共同で開発しています。ブリッジマン炉で育成した結晶を光電子増倍管(PMT)と組み合わせて107,000 ph./MeVという大発光量を実現しました[1]。また、CaI2シンチレータにアルファ線/ガンマ線を照射し、その波形を調べたところ、最初の300 nsecに大きな違いがみられ、CaI2の非常に高い波形弁別能を初めて明らかにしました[2]。また、開発したシンチレータで得られたデータに対し、機械学習を適用することで、従来の解析的な波形弁別能を凌駕する性能が得られることを示しました[3]。
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| 図1: (左) 開発中のCaI2シンチレータ結晶の写真。(右)137Csのガンマ線を照射したときのエネルギースペクトル[1]。赤が我々のCaI2、黒がNaI(Tl)である。 |
- K. Kamada, T. Iida et al., "Single crystal growth and scintillation properties of Ca(Cl, Br, I)₂ single crystal” , Ceramics International, Vol. 43, Suppl. 1, pp. S423–S427 (2017).
- T. Iida, M. Yoshino et al., "High-light-yield calcium iodide (CaI2) scintillator for astroparticle physics”, Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A, Vol. 958, 162629 (2019).
- M. Yoshino, T. Iida et al., "Comparative pulse shape discrimination study for Ca(Br, I) scintillators using machine learning and conventional methods” , Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A, Vol. 1045, 167626 (2023).
- T. Iida, M. Yoshino, K.J. Kim, K. Kamada, “Emission Characteristics of Eu2+ and Eu3+ under X-Ray and Alpha Irradiation in Eu-Doped CaF2 Crystals”, Scientific Reports, 15, 32251 (2025)
- 飯田崇史、吉野将生, (プレスリリース)”放射線の種類で変化するEu添加CaF₂結晶の発光特性を発見”,
- K. Kotera, T. Iida et al., "Background Stability and Annual Modulation Test Using PICOLON Ultra-Pure NaI(Tl) Detector Open Access", Progress of Theoretical and Experimental Physics, Volume 2025, Issue 12, December 2025, 123F01
- N. Onda, T. Iida et al., "Development and Performance Evaluation of a Water-Based Liquid Scintillator Tracking Detector with Wavelength-Shifting Fiber Readout", Progress of Theoretical and Experimental Physics, Volume 2025, Issue 12, December 2025, 123H02
- A. Umemoto, T. Iida et al., "Real-Time Alpha-Ray Track Imaging Using a Synthetic Diamond Scintillator Open Access", Progress of Theoretical and Experimental Physics, Volume 2025, Issue 12, December 2025, 123H01
- M. Abreu, T. Iida et al., "Measurement of Reactor Antineutrino Oscillation at SNO+", Physical Review letters, Vol. 135, 121801 (2025)
- S. Ajimura, T. Iida et al., "CANDLES-III detector: Low-background spectrometer for studying neutrino-less double β decay of 48Ca", Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A, Vol. 1069, 169982 (2024)
- A. Umemoto, T. Iida et al., "Basic characteristics of synthetic-diamond scintillator", Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A, Vol. 1057, 168789 (2023)
- Takashi Iida, Masao Yoshino, Kei Kamada, Rei Sasaki, Ryuga Yajima, "Gamma and neutron separation using emission wavelengths in Eu:LiCaI scintillators", PTEP 2023, 2, 023H01 [arXiv:2209.13189]
- S. Ajimura, T. Iida et al., "Low background measurement in CANDLES-III for studying the neutrinoless double beta decay of 48Ca", Physical Review D, Vol. 103, 092008 (2021).
- K. Fushimi, T. Iida et al., "Development of highly radiopure NaI(Tl) scintillator for PICOLON dark matter search project", Progress of Theoretical and Experimental Physics, Vol. 2021, Issue 4, 043F01 (2021)
- T. Iida, K. Mizukoshi et al., "The energy calibration system for CANDLES using (n, γ) reaction", Nucl. Instrum. and Meth. A 986, 164727 (2021) [arXiv:2003.13404]
Euを添加したCaF2シンチレータ結晶(Eu:CaF2)を用いて、これまで一般的だった波形ではなく、波長の情報を用いた粒子識別技術の開発を進めています。Eu:CaF2へ放射線を照射した際のスペクトルを詳細に調べるラジオルミネッセンス(RL)の測定を行ったところ、エックス線と241Amからのアルファ線をそれぞれ照射した際の発光スペクトルに違いが出ることを発見しました(図2)。
波長420nm付近のピークがEu2+の発光、波長590-700nmの間にある複数のピークがEu3+の発光です。アルファ線を当てたときとエックス線を当てた時で、明らかにEu3+/Eu2+の発光割合が異なり、アルファ線を照射した場合の方がよりEu3+の割合が高いことが判明しました。この結果、放射線の種類によって発光波長に違いが生まれ、新しい放射線検出技術を切り拓く可能性を示しました[4]。
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| 図2: (左) 実験で用いたEu濃度の異なるCaF2シンチレータ結晶の写真[4]。(右)エックス線/アルファ線を照射したときの発光波長スペクトル。青がエックス線照射時、赤がアルファ線照射時のものである[4]。 |
本研究では、人工知能(AI)を活用して新しいシンチレータ材料を効率よく発見する技術の開発に取り組んでいます。シンチレータは、放射線が当たると光を出す特殊な材料で、医療用PET装置をはじめ、空港での放射線検査や素粒子・原子核の基礎研究など、さまざまな分野で利用されています。
しかし、現在実際に使われているシンチレータ材料は限られており、用途に応じて最適な材料を選べる状況にはありません。一方で、候補となる結晶材料は無数に存在するため、これまでは研究者が経験や試行錯誤を重ねながら新材料を探索しており、多くの時間と費用が必要でした。
そこで本研究では、これまで蓄積してきたシンチレータのデータをAIに学習させ、材料の化学組成や結晶構造から「どれくらい明るく光るか」といった性能を予測する技術を開発しています。これにより、実際に結晶を作製して評価する前に、有望な材料を効率よく絞り込むことができ、新しいシンチレータの開発を大幅に加速できると期待しています(図3左)。
図3右は、機械学習手法の一つであるLightGBMを用いて、これまでに構築したシンチレータデータベースから発光量を予測した結果です。横軸は実際に測定した発光量、縦軸はAIが予測した発光量を示しています。現時点ではまだ予測誤差はありますが、実測値との相関が確認されており、AIが材料の特徴を学習できていることが分かります。今後はデータベースの充実やAIモデルの改良を進めることで予測精度をさらに高め、用途に応じた高性能シンチレータを迅速に設計・開発できる技術の実現を目指しています。
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| 図3: (左) 我々の目指す材料探索高速化の概念図。(右)AIによる発光量予測の結果。 |
以上のように、我々は幅広く様々な研究を行っています。興味のある方は是非実験室の見学にいらしてください。他大学の学生さんも歓迎です(飯田までご連絡ください)。





