機械学習を利用した大強度ビーム位相空間パラメータ再構成手法の開発

• 研究領域: 「学習物理学」の創成－機械学習と物理学の融合新領域による基礎物理学の変革
• 研究課題/領域番号: 23H04525
• 研究種目: 学術変革領域研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 審査区分: 学術変革領域研究区分(Ⅱ)
• 研究機関: 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構
• 研究代表者: 北村 遼 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, J－PARCセンター, 研究職 (10838379)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2025-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円); 2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
• キーワード: 大強度ビーム / ビームモニタ / 機械学習

研究開始時の研究の概要

本研究の概要は、大強度ビーム加速における空間電荷効果への定量的な評価や、ビームハローに起因するロスの低減といった問題に対して、機械学習を用いたビーム物理研究への新たなアプローチの開拓を目指すものである。
具体的には、大強度リニアックの前段部輸送系をモデルケースとして、プロファイルモニタで測定できる時空間方向の2次元プロファイルの画像データから、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)でビームの特徴量である位相空間パラメータの推定手法を開発する研究である。また、CNNによるパラメータの推定精度や計算コストの観点から、ビームプロファイル解析への画像認識導入の妥当性を検証する。