THOT02 　ビーム診断・ビーム制御　 8月1日 テルサホール 9:00-9:20

深層生成モデルのマウンテンプロット画像への適用

Applying a deep generative model to mountain plot images.

○野村 昌弘，島田 太平，田村 文彦，沖田 英史，宮越 亮輔（原子力機構），清矢 紀世美，吉井 正人，大森 千広，原 圭吾，長谷川 豪志，杉山 泰之（高エネ研）

○Masahiro Nomura, Taihei Shimada, Fumihiko Tamura, Hidefumi Okita, Ryosuke Miyakoshi (JAEA), Kiyomi Seiya, Masahito Yoshii, Chihiro Ohmori, Keigo Hara, Katsushi Hasegawa, Yasuyuki Sugiyama (KEK)

J-PARC RCSでは、調整時等に必要なLinacからの入射ビームに関する情報をマウンテンプロットと呼ばれる画像とすることにより、入射ビームの運動量や入射タイミングのオフセットが視覚的に分かる様にしている。最近話題となっている深層生成モデルの一つにCVAE(Conditional Variational Auto Encoder) がある。CVAEでは、多くの手書き数字を学習することにより、筆跡はそのままで別の数字を生成することができている。今回このCVAEの特性を活かして、測定したマウンテンプロットの画像から、運動量広がりや時間幅等の条件はそのままで、入射ターン数だけを30ターンから1ターンに変えた新たな画像を生成することにより、入射タイミングのオフセット等に加えて、運動量広がりや時間幅の情報も視覚的に分かる様にした。発表では、使用したCVAEと画像生成等について述べる。