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J-GLOBAL ID：202502220019738711   整理番号：25A2748534

EBES実験のための説明可能AIを用いたKEK LINAC調整性能向上に寄与する重要パラメータの推定

Estimation of critical parameters for the KEK linac tuning using explainable AI algorithm for EBES experiment

著者 (25件)： 上村恒介 (阪公大 理) ,  岩崎昌子 (阪公大 理) ,  岩崎昌子 (阪大 RCNP) ,  岩崎昌子 (阪大 D3セ) ,  宮原房史 (高エ研) ,  末原大幹 (東大 ICEPP) ,  中島悠太 (阪大 D3セ) ,  武村紀子 (九州工大) ,  武村紀子 (阪大 D3セ) ,  長原一 (阪大 D3セ) ,  佐藤政則 (高エ研) ,  佐武いつか (高エ研) ,  中野貴志 (阪大 RCNP) ,  田窪洋介 (新居浜工高専) ,  飯澤知弥 (東大 ICEPP) ,  石川明正 (高エ研) ,  岩瀬広 (高エ研) ,  岡安雄一 (高エ研) ,  音野瑛俊 (九大 理) ,  坂木泰仁 (高エ研) ,  島崎悠太 (佐賀大 理) ,  清野拓己 (東大 理) ,  森川祐 (高エ研) ,  房安貴弘 (佐賀大 理) ,  小野俊幸 (佐賀大 理)
資料名： 日本物理学会講演概要集(CD-ROM)  (Meeting Abstracts of the Physical Society of Japan (CD-ROM))
巻： 80  号： 1  ページ： ROMBUNNO.20pT1-6  発行年： 2025年04月24日 
JST資料番号： S0671C  ISSN： 2189-079X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 本研究では、アクシオン探索を目指すEBES実験に向けて、説明可能AI (XAI, Explainable AI)を用いて、KEK LINACの調整性能向上に寄与する重要パラメータを推定し...【本文一部表示】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  加速器 ,  電子ビーム ,  ビーム ,  ニューラルネットワーク ,  調整 ,  環境 ,  透過率 ,  アキシオン ,  回帰モデル ,  *パラメータ ,  機械学習
準シソーラス用語： 損失低減 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 線形加速器  (BE02030I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 実験 ,  説明可能AI ,  KEK ,  性能向上 ,  パラメータの推定