Jefferson研究所における実験的制御のためのAI【JST・京大機械翻訳】

Jeske Torri; McSpadden Diana; Kalra Nikhil; Britton Thomas; Jarvis Naomi; Lawrence David

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209436845074 整理番号：22P0302649

Jefferson研究所における実験的制御のためのAI【JST・京大機械翻訳】

AI for Experimental Controls at Jefferson Lab

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発行年： 2022年03月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月11日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

実験制御プロジェクトのためのAIは,Jeffson研究所に位置する検出器システムを制御および較正するためのAIシステムを開発している。現在,キャリブレーションはオフラインで実行され,専門家から有意な時間と注意が必要である。本研究は,オフライン設定におけるデータ量と時間消費キャリブレーション量を減らす。最初の使用事例は,Hall DのGlueX分光計内部に位置する中央ドリフトチェンバ(CDC)を含む。大気圧,ガス温度,および入射粒子のフラックスのような環境および実験データの組み合わせを,連続ニューラルネットワーク(NN)への入力として用いて,実験を通して一貫した利得および最適分解能を維持するため,高電圧設定および対応する較正定数を推薦した。この方法でAIを利用すると,オフラインキャリブレーションからJeffson研究所で実行されるほぼリアルタイムのキャリブレーションへの最初のシフトを示した。【JST・京大機械翻訳】

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素粒子・核物理実験技術一般

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