Машинное обучение помогает решить проблему дрейфа производительности ускорителей частиц
[unable to retrieve full-text content]
Учёные и инженеры Национальной лаборатории Лос-Аламоса и Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли разработали модель машинного обучения для оптимизации работы ускорителей частиц. Эта разработка направлена на решение проблемы дрейфа производительности, которая возникает в процессе эксплуатации ускорителей частиц.
Машинное обучение позволяет создать «виртуальных наблюдателей», которые помогают техническим специалистам в контроле и диагностике ускорителей частиц. Эти приложения анализируют данные в реальном времени, ищут закономерности и делают прогнозы, помогая операторам вовремя распознавать проблемы и принимать более эффективные решения.
Изображение, созданное на основе процесса генеративной диффузии, показывает 2D-проекции пучка ускорителя частиц. Источник: Alexander Scheinker, Los Alamos National Laboratory
Одним из ключевых элементов новой технологии является генеративная диффузия — метод, который создаёт виртуальные пучки ускорителей, меняющиеся со временем. Этот процесс позволяет системе получать и исследовать возможные изменения с течением времени, а также взаимосвязи изменений. В Европейском рентгеновском свободно-электронном лазере (FEL) были проведены успешные испытания модели генеративной диффузии, где метод использовался для создания виртуальных изображений интенсивных электронных пучков с мегапиксельным разрешением.
Новая технология на базе машинного обучения может быть применена к таким крупномасштабным установкам, как FACET-II (экспериментальная установка, расположенная в национальной лаборатории США в Стэнфордском университете), для улучшения управления ускорителями частиц и получения более точных результатов экспериментов. Это открывает новые возможности для учёных, работающих в области материаловедения, химии, биологии, физики высоких энергий и медицины.
© iXBT
