論文の概要: Optimisation of the Accelerator Control by Reinforcement Learning: A Simulation-Based Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.09665v1
- Date: Wed, 12 Mar 2025 16:57:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-14 15:51:10.115164
- Title: Optimisation of the Accelerator Control by Reinforcement Learning: A Simulation-Based Approach
- Title（参考訳）: 強化学習による加速器制御の最適化:シミュレーションに基づくアプローチ
- Authors: Anwar Ibrahim, Denis Derkach, Alexey Petrenko, Fedor Ratnikov, Maxim Kaledin,
- Abstract要約: 本研究では,Reinforcement Learning(RL)と統合されたシミュレーションベースのフレームワークの構築を目的とする。
シミュレーションバックエンドとして textttElegant を用い,RL アルゴリズムとアクセルシミュレーションの相互作用を簡略化する Python ラッパーを開発した。
提案したRLフレームワークは物理学者のコパイロットとして機能し,ビームライン性能の向上,チューニング時間短縮,運用効率の向上など,インテリジェントな提案を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.615163395430594
- License:
- Abstract: Optimizing accelerator control is a critical challenge in experimental particle physics, requiring significant manual effort and resource expenditure. Traditional tuning methods are often time-consuming and reliant on expert input, highlighting the need for more efficient approaches. This study aims to create a simulation-based framework integrated with Reinforcement Learning (RL) to address these challenges. Using \texttt{Elegant} as the simulation backend, we developed a Python wrapper that simplifies the interaction between RL algorithms and accelerator simulations, enabling seamless input management, simulation execution, and output analysis. The proposed RL framework acts as a co-pilot for physicists, offering intelligent suggestions to enhance beamline performance, reduce tuning time, and improve operational efficiency. As a proof of concept, we demonstrate the application of our RL approach to an accelerator control problem and highlight the improvements in efficiency and performance achieved through our methodology. We discuss how the integration of simulation tools with a Python-based RL framework provides a powerful resource for the accelerator physics community, showcasing the potential of machine learning in optimizing complex physical systems.
- Abstract（参考訳）: 加速器制御の最適化は、実験粒子物理学において重要な課題であり、かなりの手作業と資源支出を必要とする。
従来のチューニング手法は、しばしば時間がかかり、専門家の入力に依存し、より効率的なアプローチの必要性を強調します。
本研究では,これらの課題に対処するため,Reinforcement Learning (RL)と統合されたシミュレーションベースのフレームワークを構築することを目的とする。
シミュレーションバックエンドとしてtexttt{Elegant} を用い,RLアルゴリズムとアクセルシミュレーションの相互作用を簡略化し,シームレスな入力管理,シミュレーション実行,出力解析を可能にするPythonラッパーを開発した。
提案したRLフレームワークは物理学者のコパイロットとして機能し,ビームライン性能の向上,チューニング時間短縮,運用効率の向上など,インテリジェントな提案を行う。
概念実証として, 加速器制御問題へのRLアプローチの適用を実証し, 提案手法により達成した効率と性能の向上を強調した。
シミュレーションツールをPythonベースのRLフレームワークに統合することで、加速器物理学コミュニティの強力なリソースが提供され、複雑な物理システムを最適化する機械学習の可能性を示す。
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