論文の概要: eLog analysis for accelerators: status and future outlook

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12949v1
• Date: Sun, 15 Jun 2025 19:23:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:47.123208
• Title: eLog analysis for accelerators: status and future outlook
• Title（参考訳）: 加速器のeLog分析-現状と今後の展望
• Authors: Antonin Sulc, Thorsten Hellert, Aaron Reed, Adam Carpenter, Alex Bien, Chris Tennant, Claudio Bisegni, Daniel Lersch, Daniel Ratner, David Lawrence, Diana McSpadden, Hayden Hoschouer, Jason St. John, Thomas Britton,
• Abstract要約: この研究は、現代のAI駆動の情報検索機能を活用した電子ログブック(eLog)システムを示す。 我々はレトリーバル拡張生成(RAG)を用いた情報検索のための現代ツールと手法の評価を行った。 本稿では,情報アクセシビリティの向上と知識管理を通じて,アクセラレーター施設の業務を促進させる枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2645142354424295
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work demonstrates electronic logbook (eLog) systems leveraging modern AI-driven information retrieval capabilities at the accelerator facilities of Fermilab, Jefferson Lab, Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL), SLAC National Accelerator Laboratory. We evaluate contemporary tools and methodologies for information retrieval with Retrieval Augmented Generation (RAGs), focusing on operational insights and integration with existing accelerator control systems. The study addresses challenges and proposes solutions for state-of-the-art eLog analysis through practical implementations, demonstrating applications and limitations. We present a framework for enhancing accelerator facility operations through improved information accessibility and knowledge management, which could potentially lead to more efficient operations.
• Abstract（参考訳）: この研究は、Fermilab、ジェファーソン研究所、ローレンス・バークレー国立研究所(LBNL)、SLAC国立加速器研究所(SLAC National Accelerator Laboratory)の加速施設で、現代のAI駆動の情報検索機能を活用する電子ログブック(eLog)システムを示す。 本稿では,情報検索の現代的ツールと手法をRAG(Retrieval Augmented Generation)を用いて評価し,運用上の洞察と既存のアクセラレータ制御システムとの統合に着目した。 この研究は課題に対処し、実践的な実装を通じて最先端のeLog分析のソリューションを提案し、アプリケーションと制限を実証する。 本稿では,情報アクセシビリティの向上と知識管理を通じて,加速施設の業務を促進させる枠組みを提案する。

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