Applying a deep generative model to mountain plot images

深層生成モデルのマウンテンプロット画像への適用

野村 昌弘  ; 島田 太平 ; 田村 文彦   ; 沖田 英史  ; 宮越 亮輔*; 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*

Nomura, Masahiro; Shimada, Taihei; Tamura, Fumihiko; Okita, Hidefumi; Miyakoshi, Ryosuke*; Seiya, Kiyomi*; Yoshii, Masahito*; Omori, Chihiro*; Hara, Keigo*; Hasegawa, Katsushi*; Sugiyama, Yasuyuki*

J-PARC 3GeVシンクロトロン(RCS)では、Linacからの入射ビームに関する情報をビームモニタで得た強度分布の情報をマウンテンプロットと呼ばれる画像にすることにより、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、なんらかの条件を与える事により、元の画像から与えられた条件に沿った画像が生成されることが示されている。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に新たなRCSへの入射の条件を与える事により、入射ビームの運動量分布や時間幅の情報も視覚的に分かる様にすることができた。このことは、今後の加速器の調整に有効であると考えられる。

no abstracts in English