機械学習を用いた時間周波数国家標準の高度化の試み

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ECT17091

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 電子回路研究会

発行日: 2017/09/11

タイトル(英語): Approaches for improvement of the coordinated universal time of National Metrology Institute of Japan (UTC(NMIJ)) using a machine learning

著者名: 田邊 健彦(産業技術総合研究所),赤松 大輔(産業技術総合研究所),小林 拓実(産業技術総合研究所),鈴山 智也(産業技術総合研究所),保坂 一元(産業技術総合研究所),安田 正美(産業技術総合研究所)

著者名(英語): Takehiko Tanabe(National Institute of Advanced Industrial Science and Technology),Daisuke Akamatsu(National Institute of Advanced Industrial Science and Technology),Takumi Kobayashi(National Institute of Advanced Industrial Science and Technology),Tomonari Suzuyama(National Institute of Advanced Industrial Science and Technology),Kazumoto Hosaka(National Institute of Advanced Industrial Science and Technology),Masami Yasuda(National Institute of Advanced Industrial Science and Technology)

キーワード: 原子時計|時間周波数国家標準|機械学習|atomic clock|time standard|machine learning

要約(日本語): 産総研では、水素メーザーを原振とする時間周波数国家標準(UTC(NMIJ))を、協定世界時UTCとの時刻差が±10ns前後に収まるように日々調整を行いながら、維持・供給している。我々は最近、UTC(NMIJ)の高度化に向けて、機械学習を用いた水素メーザーの挙動の予測・制御を試みている。本講演では、その現状について発表する。

要約(英語): We provide the NMIJ coordinated universal time (UTC(NMIJ)) with its difference of approximately 10 ns against the coordinated universal time (UTC) with controlling the frequency of hydrogen-maser. Recently, we are trying to predict the frequency of hydrogen-maser using a machine learning. In this presentation, we report the current situation.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 574 Kバイト