THP085 　ポスター②　 8月1日 3Fホワイエ 13:00-15:00

機械学習を用いたECRイオン源ビーム電流予測

Machine learning-aided ECRIS beam current prediction

○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），小高 康照，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), Yasuteru Kotaka, 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 を用いてイオン源からの安定ビーム供給を維持・制御するシステムの開発が進められている。今回の発表では、その準備段階として開発を行った、プラズマ画像を用いたECRイオン源ビーム電流予測モデルについて紹介する。