Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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Outline of Research at the Start |
陽子シンクロトンでは,加速開始から終了まで高周波電圧をパターンとして変化させる。大強度陽子加速器では,加速基本波に加え2倍高調波を加える運転が行われているが、2倍高調波の電圧パターンは手作業による最適化が行われているのが現状であり、より多数のハーモニクスを用いた運転を行う場合には、従来の手法では最適化が困難である。本研究では、RF 電圧パターンの生成、最適化に深層強化学習を応用することを目的とする。深層機械学習は手順の最適化に適した手法であり、パターンの最適化への応用が可能である。深層強化学習による電圧パターン生成、最適化の実証から始め、複数のハーモニクスの電圧パターンに拡張を行っていく。
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