論文の概要: Bridging the Gap Between Modern UX Design and Particle Accelerator Control Room Interfaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.14872v1
- Date: Tue, 16 Dec 2025 19:35:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-18 17:06:26.769999
- Title: Bridging the Gap Between Modern UX Design and Particle Accelerator Control Room Interfaces
- Title(参考訳): 最新のUX設計と粒子加速器制御室インタフェースのギャップを埋める
- Authors: Rachael Hill, Casey Kovesdi, Torrey Mortenson, Madelyn Polzin, Zachary Spielman, Katya Le Blanc,
- Abstract要約: 本稿では,加速器HSIの開発において,確立されたHFとUX原則(以下,人間中心設計原則と呼ぶ)の重要性を論じる。
本稿では,HF/UXのベストプラクティスと人間中心設計を参考に,これらのアプローチがオペレータのパフォーマンス向上,ヒューマンエラーの低減,アクセラレーション担当者のコラボレーション向上などを実現する方法について論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.6157382820537719
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accelerator control systems often represent relatively complex and safety-sensitive human-machine interfaces within process control industries. These systems are technically robust and reflect the cumulative integration of solutions built and adapted across decades. One of the regular, unfortunate casualties of provisional accelerator control system updates is their human-system interfaces (HSIs) which often lag behind modern usability and design standards. An additional challenge is that although there is a multitude of established human factors (HF), and user experience (UX) principles for everyday digital applications, there are very few (if any) established principles for complex and safety-critical applications for an accelerator. This paper argues for the importance of established HF and UX principles (herein referred to as human-centered design principles) into the development of accelerator HSIs, emphasizing the need for clarity, consistency, responsiveness, and cognitive accessibility. Drawing from HF/UX best practices and human-centered design, this paper discusses how these approaches can enhance operator performance, reduce human error, and improve accelerator personnel collaboration. Case studies from Accelerator Control Operations Research Network (ACORN) at Fermilab are explored to demonstrate how interfaces built with human-centered design principles can scale with system complexity while remaining intuitive and efficient for diverse user roles including operators, machine experts, and engineers. By bridging the gap between traditional control system design and modern human-centered design methods, this paper provides a roadmap for evolving accelerator HSIs into more usable, maintainable, and effective tools.
- Abstract(参考訳): 加速器制御システムは、プロセス制御産業において、比較的複雑で安全に敏感なヒューマンマシンインタフェースを表すことが多い。
これらのシステムは技術的に堅牢であり、数十年にわたって構築され、適応されたソリューションの累積的な統合を反映している。
暫定的な加速器制御システムの更新による通常の不運な損失の1つは、現代のユーザビリティと設計基準に遅れることが多いヒューマンシステムインターフェース(HSI)である。
その他の課題は、日々のデジタルアプリケーションには多数の確立されたヒューマンファクタ(HF)とユーザエクスペリエンス(UX)の原則があるが、アクセラレーションのための複雑で安全クリティカルなアプリケーションには、非常に(もしあれば)確立された原則がほとんど存在しないことである。
本稿では, アクセシビリティ, 一貫性, 応答性, 認知的アクセシビリティの必要性を強調し, HF と UX の確立の重要性を論じる。
本稿では,HF/UXのベストプラクティスと人間中心の設計から,これらのアプローチがオペレータのパフォーマンス向上,ヒューマンエラーの低減,アクセラレーション担当者のコラボレーション向上などを実現する方法について論じる。
FermilabのAccelerator Control Operations Research Network(ACORN)のケーススタディでは、人間中心の設計原則で構築されたインターフェースが、システムの複雑さに対処し、オペレータ、マシンエキスパート、エンジニアを含む多様なユーザロールに対して直感的で効率的なまま、いかにスケールできるかを実証する。
本稿では,従来の制御系設計と現代人中心設計のギャップを埋めることにより,加速器のHSIをより使いやすく,メンテナンスしやすく,効果的なツールに進化させるロードマップを提供する。
関連論文リスト
- AI-Enhanced Operator Assistance for UNICOS Applications [41.99844472131922]
このプロジェクトは、CERNの統一産業制御システムであるUNICOSのためのAI強化オペレーターの開発を探求する。
予備評価では、ウィジェットをデコードし、根本原因分析を行い、複雑なDPEをトレースできることが示唆されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-16T03:43:54Z) - Deep Learning-based Techniques for Integrated Sensing and Communication Systems: State-of-the-Art, Challenges, and Opportunities [54.12860202362483]
本稿では,統合型センシング・通信(ISAC)システムにおける深層学習(DL-based)技術の最近の発展と研究を概観的にレビューする。
ISACは、車載ネットワークや産業用ロボティクスなど、多くの新興アプリケーションにおいて、センサーと通信機能の両方を必要とするため、6Gおよびネットワーク以上の重要なイネーブラーと見なされている。
従来の手法の代替として、DLベースの手法は計算複雑性を減らした効率的でほぼ最適のソリューションを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-23T22:27:51Z) - MenTeR: A fully-automated Multi-agenT workflow for end-to-end RF/Analog Circuits Netlist Design [1.8584547130529874]
MenTeRは、エンドツーエンドのアナログデザインフレームワークに統合されたマルチエージェントワークフローである。
複数の専門的なAIエージェントを採用することで、MenTeRは、頻繁にトライアルとエラースタイルの介入への依存を減らす。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-29T01:58:08Z) - AutoGraph: A Knowledge-Graph Framework for Modeling Interface Interaction and Automating Procedure Execution in Digital Nuclear Control Rooms [8.210956605746178]
AutoGraphは、デジタル化されたNPP環境でのプロシージャ実行の形式化と自動化を目的として設計されたナレッジグラフベースのフレームワークである。
これにより、認知的に要求されるマルチアクションステップの識別が可能になり、最小限の演算子入力で完全に自動化された実行をサポートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-26T14:02:18Z) - Dynamic User Interface Generation for Enhanced Human-Computer Interaction Using Variational Autoencoders [4.1676654279172265]
本研究では,変分オートエンコーダ(VAE)モデルに基づく,インテリジェントなユーザインタラクションインタフェース生成と最適化のための新しいアプローチを提案する。
VAEベースのアプローチは、オートエンコーダ(AE)、生成敵ネットワーク(GAN)、条件付きGAN(cGAN)、ディープ信頼ネットワーク(DBN)、VAE-GAN(VAE-GAN)などの他の手法と比較して、インタフェース生成の品質と精度を著しく向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-19T04:37:47Z) - Wireless Human-Machine Collaboration in Industry 5.0 [75.78721184383897]
ワイヤレス・ヒューマン・マシン・コラボレーションは産業5.0にとって重要な進歩である。
安定性解析は、閉ループ系がモデルランダム性の下でどのように振る舞うかを証明している。
本稿では,マシンと人体制御のための2つの無線ループを組み込んだ基本WHMCモデルを確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-18T03:44:10Z) - Communication-Control Codesign for Large-Scale Wireless Networked Control Systems [80.30532872347668]
無線ネットワーク制御システム(Wireless Networked Control Systems, WNCS)は、ドローン群や自律ロボットなどのアプリケーションにおいて柔軟な制御を可能にする産業用4.0に必須である。
本稿では,マルチ状態マルコフブロックフェーディングチャネル上で限られた無線リソースを共有するセンサやアクチュエータを用いて,複数の制御ループ間の相関ダイナミクスを捕捉する実用的WNCSモデルを提案する。
本研究では,ハイブリッドな動作空間を効率的に処理し,通信制御の相関関係を捉え,疎域変数や浮動小数点制御の入力に拘わらず堅牢なトレーニングを確実にするDeep Reinforcement Learning (DRL)アルゴリズムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-15T06:28:21Z) - On Fast Simulation of Dynamical System with Neural Vector Enhanced
Numerical Solver [59.13397937903832]
ニューラルベクトル(NeurVec)と呼ばれる深層学習に基づく補正手法を提案する。
NeurVecは、統合エラーを補償し、シミュレーションでより大きなタイムステップサイズを可能にする。
様々な複雑な力学系ベンチマークの実験により、NeurVecは顕著な一般化能力を示すことが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-07T09:02:18Z) - Scalable Vehicle Re-Identification via Self-Supervision [66.2562538902156]
自動車再同定は、都市規模の車両分析システムにおいて重要な要素の1つである。
車両再設計のための最先端のソリューションの多くは、既存のre-idベンチマークの精度向上に重点を置いており、計算の複雑さを無視することが多い。
推論時間に1つのネットワークのみを使用する自己教師型学習によって、シンプルで効果的なハイブリッドソリューションを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-16T12:14:42Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。