THP37 　ポスター③　 8月31日 14号館1442教室 13:30-15:30

機械学習を用いたHyperECRイオン源制御の準備状況

Preparation for machine learning-aided control of HyperECR ion source

○鎌倉 恵太（東大CNS），森田 泰之（理研仁科センター），笠置 歩（立教大人工知能），西 隆博（理研仁科センター），岡 直哉（情報通信研究機構），中川 真菜美（理研開拓研究本部），小高 康照（東大CNS），中川 孝秀（理研仁科センター），酒見 泰寛（東大CNS）

○Keita Kamakura (CNS, UTokyo), Yasuyuki Morita (Nishina Center, RIKEN), Ayumi Kasagi (AI, Rikkyo), Takahiro Nishi (Nishina Center, RIKEN), Naoya Oka (NICT), Manami Nakagawa (CPR, RIKEN), Yasuteru Kotaka (CNS, UTokyo), Takahide Nakagawa (Nishina Center, RIKEN), Yasuhiro Sakemi (CNS, UTokyo)

東京大学CNSでは14GHz HyperECRイオン源を用いて理研AVFサイクロトロンに様々なイオンを供給している。本イオン源では設置から30年以上にわたり改良が続けられており、その多価重イオンビームの大強度供給技術は成熟してきた。一方で特に金属ビーム供給時のビーム安定度に課題が残っている。イオン源調整時に十分なビーム量が安定に出ていても、長期間の供給中にビーム量の低下やビーム生成の不安定化が起こる。現状ではビームの変動にあわせて加速器オペレータが細かくパラメータを調整することで安定化を図っているが、これには限界があり、実験を中断してビーム調整が必要になることも多い。この問題を解決するため、現在、機械学習を用いてイオン源の安定制御を補助するシステムの開発が進められている。今回の発表では、その準備状況に関して報告する。