文献

J-GLOBAL ID：202502254158733749   整理番号：25A0224177

機械学習を用いたECRイオン源ビーム電流予測

MACHINE LEARNING-AIDED ECRIS BEAM CURRENT PREDICTION

著者 (7件)： 鎌倉恵太 (Univ. Tokyo) ,  森田泰之 (RIKEN) ,  笠置歩 (Rikkyo Univ. AI) ,  西隆博 (RIKEN) ,  岡直哉 (NICT) ,  小高康照 (Univ. Tokyo) ,  酒見泰寛 (Univ. Tokyo)
資料名： 日本加速器学会年会(Web)  (日本加速器学会年会プロシーディングス(Web))
巻： 21st  ページ： ROMBUNNO.THP085 (WEB ONLY)  発行年： 2024年 
JST資料番号： U0092A  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)

抄録/ポイント： ・AVFサイクロトロンに多様な多価重イオンを供給するECRイオン源について,安定な自動運転を目標にして機械学習を通じたニューラルネットワークを用いた電流予測モデルを開発。
・HyperECRイオン源の構成と動作,プラズマ画像を通じたビーム電流予測モデルを概説し,ビーム電流予測モデルの構築,モデルの訓練と検証,及び15価のFe56多価イオンビーム生成特性を紹介。
・さらに提案するモデルはイオン源の非破壊ビームモニタにも適用できることを指摘。

シソーラス用語： *ECRイオン源 ,  *機械学習 ,  AVFサイクロトロン ,  *ビーム電流 ,  予測 ,  *予測モデル ,  安定性 ,  *重イオンビーム ,  ニューラルネットワーク ,  鉄イオン ,  *多価イオン ,  ビームモニタ ,  非破壊測定 ,  *画像分析 ,  *プラズマ装置 ,  プラズマ診断 ,  *モデル
準シソーラス用語： 画像解析

分類 (5件)： 電子源,イオン源  (BD02020U) ,  加速器一般及び理論  (BE02010M) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  円形加速器  (BE02020X) ,  プラズマ装置  (BJ02082I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  ECRイオン源 ,  ビーム電流 ,  予測