WEP11 　ポスター②　 8月30日 14号館1422教室 13:30-15:30

ベイズ最適化とオートエンコーダを用いた最適化手法の開発

Development of optimization methods using Bayesian optimization and autoencoders

○森田 泰之（理研仁科加速器科学研究センター），福田 光宏，依田 哲彦（阪大RCNP），中島 悠太（阪大IDS），鷲尾 隆（阪大産研）

○Yasuyuki Morita (RNC), Mitsuhiro Fukuda, Tetsuhiko Yorita (RCNP), Yuta Nakashima (IDS), Takashi Washio (Sanken Osaka Univercity)

加速器運転の大きな課題の一つとして、制御の困難さがあげられる。 その日の加速器の状態に応じて最適化する必要があり、熟練のオペレーターが経験則に基づいて調整を行っている。 ビームの質や強度はオペレーターの技術によって変動し得るため、再現性の高い運転制御手法の開発が必須である。 近年は機械学習を用いた自動制御手法の開発が進められており、ガウス過程回帰モデルを使用した自動制御ではすでに成果を上げている。 しかし、ガウス過程回帰モデルでは15-20パラメーター程度の最適化が限界であり、加速器全体を包括的に調整することは不可能である。 その問題を解決すべく、我々はオートエンコーダーによる次元削減手法を併用する手法を開発した。 次元削減後の潜在変数空間でガウス過程回帰モデルを活用し、調整するパラメーター数を実際のパラメーター数よりも少なくすることでより多くのパラメーター数の調整が期待される。 本発表ではその前段階として少数のパラメーターへオートエンコーダを適用し、次元削減を行った結果について報告を行う。