WEOL01  ハドロン加速器1  8月2日 講堂(2F) 8:50 - 9:10
インバリアント分析技術を活用した加速器システム等の異常に対する予兆検知・診断
Predictive detection & diagnosis of accelerator system using system invariant analysis technology(SIAT)
 
○相馬 知也(NEC),石井 恒次(J-PARC/KEK),吉岡 正和(東北大学・岩手大学),高城 真弓(日本電気株式会社)
○Tomoya Soma (NEC), Koji Ishii (J-PARC/KEK), Masakazu Yoshioka (Tohoku Univ. Iwate Univ.), Mayumi Takagi (NEC)
 
加速器システムにおける異常を検知することは、加速器実験を遂行する 上で非常に重要である。近年、AI(人工知能)及びビッグデータ解析の 技術が急速に発達してきた。その応用としてプラント等のインフラを 対象とした異常検知・予兆診断技術が研究・開発されている。この技術を 加速器に応用し、加速器システムの状態を正確にかつ詳細に把握すること により、異常検知や故障予兆を検知したりできる可能性を検討する。本研 究では、NECが開発したAIエンジンであるインバリアント分析技術を使い、 J-PARCに蓄積されたインフラ情報をインバリアント解析することで、 リアルタイム異常検知や故障の予兆診断への活用を目的とした分析を行う。 またビーム運転情報を加味し、未知の関係性を捉えることが可能になれば、加速器運転の安定化のみならず、ビームの性能向上にも役立つものと期待できる。将来、ILC加速器のような大規模プロジェクトでは必須の技術となっている可能性が高く、その可能性についても考察する。