2024 Fiscal Year Annual Research Report
Development of reconstruction method for phase-space parameters of high-intensity beam using machine learing
Publicly Offered Research
| Project Area | Foundation of "Machine Learning Physics" --- Revolutionary Transformation of Fundamental Physics by A New Field Integrating Machine Learning and Physics |
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| Project/Area Number |
23H04525
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| Research Institution | Japan Atomic Energy Agency |
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Principal Investigator |
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)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 大強度ビーム / 機械学習 / リニアック / 空間電荷効果 / ビームモニタ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究ではリニアックの大強度ビームについて、ビーム位相空間分布の特徴量である Twissパラメータやエミッタンスといったビームパラメータを測定するため機械学習を用いた評価手法を開発した。空間電荷効果の影響が大きいリニアック初段部の低エネルギービーム輸送系を対象として、ビームプロファイルモニタで測定される進行方向(Z方向)と直交方向(XまたはY方向)の二次元プロファイル画像を入力、輸送系の初期ビームパラメータを出力とした畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を構築した。
最初に一般的なビームパラメータ推定手法であるQuad-scan法に基づき、四重極電磁石によるX方向での収束応答を与えたXZプロファイルの画像データセットからX方向の初期ビームパラメータを推定させた。CNNを訓練するための教師データは三次元Particle-In-Cellコードによる粒子軌道計算によって生成して、実際のリニアック運転パラメータ付近でランダムに生成したX方向の初期ビームパラメータに対応するプロファイル画像データセットを教師データと検証データとして使用した。教師データで訓練したCNNに対して検証用の画像データセットからX方向のビームパラメータを推定させたところ、画像データセットの生成に使用した初期ビームパラメータを概ね正しく推定できることを確認した。
さらに同様の手順でランダムに生成したY方向またはZ方向の初期ビームパラメータに対応する、X方向での収束応答を与えたプロファイル画像データからCNNを訓練して、Y方向またはZ方向の初期ビームパラメータもそれぞれ推定できることを確認した。
実測データへの適用に向けて、各パラメータの推定精度及び三次元すべての初期パラメータを操作した場合の検証が今後の課題であるが、本研究のベースとなるパラメータ推定手法の原理実証は確立した。
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| Research Progress Status |
令和6年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和6年度が最終年度であるため、記入しない。
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