THOM01  加速器制御/電子加速器1  8月9日 特別会議室2 8:40 - 9:00
Applying of System Invariant Analysis Technology (SIAT) to J-PARC accelerator system
○相馬 知也,福田 靖行(日本電気株式会社),石井 恒次,山本 昇,山田 秀衛(高エネルギー加速器研究機構),志賀 正徳(NECソリューションイノベータ株式会社)
○Tomoya Soma, Yasuyuki Fukuta (NEC), Koji Ishii, Noboru Yamamoto, Shuei Yamada (KEK), Masanori Shiga (NES)
加速器システムで収集されたデータ間の相関を詳細に分析することは、加速器性能の向上に役立つだけでなく、異常検知や故障予兆を可能にすると考えられる。近年発達してきたAI(人工知能)及びビッグデータ解析を用いた予兆診断技術を、加速器システムに適用することで、その可能性を検討する。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(SIAT)を用い、J-PARC加速器が収集したデータを分析した。本論文では、議論を交えながらこの途中経過を報告する。また試験的に収集した振動データにも言及する。 It is considered that analyzing the correlation between data collected by the accelerator system in detail makes it possible not only to improve the performance of the accelerator but also to enable abnormality detection and failure signs. We will examine possibilities by applying predictive diagnosis technology of AI (artificial intelligence) and Big Data analysis to accelerator system, which have developed recently. In this research, we analyzed the data collected by the J-PARC accelerator using System Invariant Analysis Technology(SIAT) which is the AI engine developed by NEC. In this paper we report this progress course with discussion. We will also refer to the experimentally collected vibration data.