論文の概要: Toward a Fully Autonomous, AI-Native Particle Accelerator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.17536v1
• Date: Thu, 19 Feb 2026 16:49:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-20 15:21:29.219106
• Title: Toward a Fully Autonomous, AI-Native Particle Accelerator
• Title（参考訳）: 完全自律型AI-Native Particle Acceleratorを目指して
• Authors: Chris Tennant,
• Abstract要約: 我々は,人工知能(AI)の共同設計を通じて,将来的な施設を設計することを提案する。 AIを人間中心のシステムに適合させるのではなく、AIネイティブプラットフォームとしてゼロから設計された施設を想定します。 このロードマップは、AI駆動の設計と運用が前例のない科学的なアウトプットと信頼性を提供する未来に向けて、アクセラレーターコミュニティを導くことを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.342658286826597
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This position paper presents a vision for self-driving particle accelerators that operate autonomously with minimal human intervention. We propose that future facilities be designed through artificial intelligence (AI) co-design, where AI jointly optimizes the accelerator lattice, diagnostics, and science application from inception to maximize performance while enabling autonomous operation. Rather than retrofitting AI onto human-centric systems, we envision facilities designed from the ground up as AI-native platforms. We outline nine critical research thrusts spanning agentic control architectures, knowledge integration, adaptive learning, digital twins, health monitoring, safety frameworks, modular hardware design, multimodal data fusion, and cross-domain collaboration. This roadmap aims to guide the accelerator community toward a future where AI-driven design and operation deliver unprecedented science output and reliability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人間の介入を最小限に抑えて自律運転する自動運転粒子加速器の展望を示す。 我々は,人工知能(AI)の共同設計により,AIがアクセラレーション格子,診断,科学アプリケーションと共同で最適化し,自律的な操作を可能にしつつ,性能を最大化することを提案する。 AIを人間中心のシステムに適合させるのではなく、AIネイティブプラットフォームとしてゼロから設計された施設を想定します。 エージェント制御アーキテクチャ、知識統合、適応学習、デジタルツイン、ヘルス監視、安全フレームワーク、モジュール型ハードウェア設計、マルチモーダルデータ融合、ドメイン間のコラボレーションなど、9つの重要な研究推進力について概説する。 このロードマップは、AI駆動の設計と運用が前例のない科学的なアウトプットと信頼性を提供する未来に向けて、アクセラレーターコミュニティを導くことを目的としている。

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