WEOI03 　ビーム診断・ビーム制御①　 7月31日 国際科学イノベーション棟5階 ホール 16:20-16:40

イオン源のAI制御に向けたビーム診断器の開発

Development of beam monitor for AI control of ion source

○森田 泰之，福田 光宏，依田 哲彦，神田 浩樹，畑中 吉治，中尾 正夫，安田 裕介，鎌倉 恵太，原 周平，Koay HuiWen，武田 佳次朗，原 隆文，大本 恭平（RCNP）

○Yasuyuki Morita, Mitsuhiro Fukuda, Tetsuhiko Yorita, Hiroki Kanda, Kichiji Hatanaka, Masao Nakao, Yusuke Yasuda, Keita Kamakura, Shuhei Hara, Huiwen Koay, Keijirou Takeda, Takafumi Hara, Kyouhei Omoto (RCNP)

加速器は素粒子・原子核分野の発展には重要な装置であり、近年は医療や産業など、様々な分野への応用が期待されている。実験精度向上や、医療・産業分野で加速器を広く普及させていくためにはビームの大強度化・高品質化が必須である。そこで、機械学習を用いたビーム調整手法の開発を行い、ビーム調整の迅速化・高度化を目指している。機械学習を行うためには、条件を詳しく知る必要があり、診断器としてエミッタンスモニターやビームプロファイルモニター、環境センサーの開発が必要不可欠である。大阪大学核物理研究センター(RCNP)では現在5台のイオン源が運転しており、10 π mm mradから200 π mm mradまで幅広いエミッタンスのビームが生成されている。そのため、オーダーで異なるエミッタンスを持つ全てのビームをリアルタイムで測定できる必要がある。現在、RCNPではペッパーポット型エミッタンスモニター(PPEM)が毎秒4回の測定に成功しており、機械学習による調整の迅速化を実現するために十分な性能を実現している。しかし、この装置はエミッタンスの大きなビームを想定して設計されているため、エミッタンスの小さなビームの測定が困難であるという問題がある。これはカメラの解像度やペッパーポットマスクのピッチ等が原因である。そこで今回、低エミッタンスビームの測定に必要な条件を精査し、新型のPPEMの設計を行った。本発表では新たなPPEMについてまとめ、発表する。