開催趣旨
加速器施設における供給ビームの高機能化を機械学習により実現することが、近年、各施設で成果をあげている。この機械学習による加速器調整の様々な手法について、情報交換する場を設けることで、加速器関連の機械学習が大いに発展することが期待される。第二回となる本ワークショップでは、前回に引き続きこれまで加速器・ビーム物理コミュニティにおいて行われてきた、加速器運転・調整や供給ビームの診断に関する機械学習の開発の現状を俯瞰するとともに、各施設における開発の現状、そして今後の計画などについて活発な議論を行いたい。
開催形式
対面とZoomのハイブリッド開催とします。ただし、発表については原則現地での口頭発表とします。
なお、学生の方の発表は約15分を予定しております。
一般枠同様の時間での発表を希望される方はabstract投稿時のコメント、もしくはメールにてご相談ください。
講演
15~30分程度の一般講演を募集します。「Call for abstract」より講演申し込みをしてください。
(Call for abstract は10月初旬までに open 予定です。)
現地で発表される学生を対象とした旅費の補助を行う準備をしております。その他旅費の補助が必要な若手研究者につきましてもご相談ください。なお、予算に限りがございますので、希望される場合は早めのご連絡をよろしくお願いいたします。
※Call for abstract 現在openしました。
Call for Abstracts
投稿していただいた内容はワークショップのプログラム作成のみに使用する予定です。
様式などについては特に指定はありません。講演内容が分かる内容 (目的・手法など) をご記入ください。
参加登録
「Registration」より申し込みをお願いします。
(Registration は10月初旬までに open 予定です。)
※Registration open しました。
日程
2023年11月27～29日
場所
国立開発研究法人理化学研究所和光キャンパス
仁科記念棟 2 階 仁科ホール
主催
仁科加速器科学研究センター加速器基盤研究部
共催
- 加速器機械学習フォーラム https://www.rcnp.osaka-u.ac.jp/Divisions/acc/accml/
- RCNPデーター収集基盤室
