THPH007 　加速器制御　 8月1日 百周年時計台記念館 国際交流ホール 13:30-15:30

機械学習を使用したKEK Linac加速器運転調整システムの開発

R&D of the KEK Linac Accelerator Tuning using Machine Learning

○城庵 颯（阪市大理），岩崎 昌子（阪市大理, 阪市大南部研, 阪大RCNP, 阪大IDS），佐藤 政則（高エネルギー加速器研究機構, 総研大 加速器科学専攻），佐武 いつか（高エネルギー加速器研究機構），中島 悠太，武村 紀子，長原 一（阪大IDS），中野 貴志（阪大RCNP, 阪大IDS）

○Hayate Joan (Osaka City U.), Masako Iwasaki (Osaka City U., NITEP, Osaka U. RCNP, Osaka U. IDS), Masanori Satoh (KEK, SOKENDAI Department of Accelerator Science), Itsuka Satake (KEK), Yuta Nakashima, Noriko Takemura, Hajime Nagahara (Osaka U. IDS), Takashi Nakano (Osaka U. RCNP, Osaka U. IDS)

我々はKEK 入射加速器(Linac)における入射効率向上のため、機械学習を使用したマシンパラメータ調整システムの開発を行った。 加速器調整では種々のマシンパラメータを調節して高い入射効率が得られるように最適化している。マシンパラメータの調節に機械学習を導入することで、１.調整時間の高速化　2.調整性能の向上 が期待できる。 機械学習の開発を行うためにLinacの加速器運転データ（制御パラメータ、モニタリングデータ、環境データ）を蓄積した。得られたデータをもとに入射効率と種々のパラメータとの相関を調べ、その結果をもとに加速器調整用の機械学習アルゴリズムを検討している。本発表では機械学習を用いた入射器上流部のRF位相の調整方法の開発について現状報告を行う。