THKO01

人工知能や機械学習は近年様々な分野で革新的な進歩をもたらしており、加速器科学の分野においても例外ではなく、その広範な応用が期待されている。本講演では、加速器運転における性能の最大化や安定な運転、高効率な運転に資する機械学習の最新の応用事例について、国内外の具体的な研究例を交えながら概説する。加速器運転においては、性能の最適化、自動運転、高精度なビーム診断、機器の状態推定、異常検知、故障診断など、多岐にわたる課題が存在する。これらの課題に対し、機械学習を応用することが有効なものが多く提案されており、ベイズ最適化や深層学習、強化学習といった手法が注目を集めている。本講演では、これらの事例を通して、機械学習が加速器運転にもたらす可能性と、今後の展望について議論する。加速器コミュニティの皆様にとって、機械学習の基礎から最新の応用までを理解し、自身の研究や運転業務への導入を検討する一助となれば幸いである。