この記事では、運動する電子との散乱によって生じる宇宙マイクロ波背景放射（CMB）に関連する運動的サニャエフ-ゼルドビッチ（kSZ）効果の計測が、再電離期（EoR）を探るための強力な手段であることを示しています。kSZ信号は、EoRのタイミング、持続時間、および空間構造に関する重要な情報を含んでいます。本研究では、CMBの光学的深度$τ$を正確に測定するために、機械学習の手法を用いてシミュレートされたkSZマップから$τ$を抽出するアプローチを提案します。特に、スウィン変圧器などの高度な機械学習モデルを使用し、ラプラス近似を適用することで予測の不確実性を厳密に評価します。この方法は、Simons ObservatoryやCMB-S4などの今後のCMB調査の分析を強化するための枠組みを提供します。