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J-GLOBAL ID：202002266038814189   整理番号：20A2437938

強化学習を用いたKEK Linac加速器運転調整のための準備研究

R&D OF THE KEK LINAC ACCELERATOR TUNING BASED ON REINFORCEMENT STUDY

著者 (12件)： 久野彰浩 (Osaka City Univ. Graduate School of Sci.) ,  岩崎昌子 (Osaka City Univ. Graduate School of Sci.) ,  岩崎昌子 (Nambu Yoichiro Inst. of Theoretical and Experimental Physics (NITEP)) ,  岩崎昌子 (Res. Center for Nuclear Physics, Osaka Univ. (RCNP)) ,  岩崎昌子 (Osaka Univ. Inst. for Datability Sci. (IDS)) ,  佐藤政則 (High Energy Accelerator Res. Organization (KEK)) ,  佐武いつか (High Energy Accelerator Res. Organization (KEK)) ,  中島悠太 (Osaka Univ. Inst. for Datability Sci. (IDS)) ,  武村紀子 (Osaka Univ. Inst. for Datability Sci. (IDS)) ,  長原一 (Osaka Univ. Inst. for Datability Sci. (IDS)) ,  中野貴志 (Res. Center for Nuclear Physics, Osaka Univ. (RCNP)) ,  中野貴志 (Osaka Univ. Inst. for Datability Sci. (IDS))
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： 17th  ページ： ROMBUNNO.FRPP27 (WEB ONLY)  発行年： 2020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： ・KEKで稼働中の,電子・陽電子入射器Linacの入射効率を向上させることを目的として,機械学習を用いた加速器運稼調整手法を開発。
・加速器環境データ分布傾向と運転パラメータとの相関関係の時間変化についての検証と,強化学習を導入した運転調整システム開発の準備研究を実行。
・加速器環境データと運転パラメータの相関関係の変化について調べるために,VAEを用いた環境データを可視化。
・強化学習を導入した運転調整システム開発の準備研究として,直近の加速器環境データを入力し,入射効率予測値を出力するニューラルネットワークを設計。
・時系列に沿って直近のデータでの学習を繰り返すことで,加速器環境データの変化傾向に適応して入射効率の予測が可能。

シソーラス用語： *強化学習 ,  ニューラルネットワーク ,  *線形加速器 ,  *ビーム入射
準シソーラス用語： KEK ,  オートエンコーダ ,  データ可視化 ,  運転パラメータ ,  *入射器

分類 (1件)： 線形加速器  (BE02030I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 強化学習 ,  KEK ,  加速器 ,  研究