Wissenschaftler haben eine neue Plattform für maschinelles Lernen entwickelt, die Algorithmen zur Steuerung von Strahlen erstellt
Daniele Filippetto und seine Kollegenvom Lawrence Berkeley National Laboratory (Berkeley Lab) haben eine Anlage entwickelt, um Änderungen in Beschleunigerstrahlen und anderen Komponenten wie Magneten automatisch und in Echtzeit zu kompensieren.
Die Forschung in diesem Bereich wird Einfluss habenin vielen Teilchenbeschleunigeranwendungen, vom autonomen Betrieb in industriellen und medizinischen Umgebungen bis hin zur Präzisionsverbesserung in wissenschaftlichen Anwendungen wie Linearkollidern und ultraschnellen Freie-Elektronen-Lasern.
Filippettos Arbeit konzentriert sich nun darauf, die Leistungsfähigkeit und Vorhersage maschineller Lernwerkzeuge zu nutzen, um die Gesamtstabilität von Teilchenstrahlen zu verbessern.
„Wenn man die Eigenschaften eines Balkens vorhersagen kann„Wenn die Genauigkeit über ihre Schwankungen hinausgeht, ist es einfach, diese Vorhersage zu nutzen, um die Leistung des Beschleunigers zu verbessern“, bemerkte der Wissenschaftler. „Die Kenntnis der Schlüsselparameter des Strahls in Echtzeit wird einen großen Einfluss auf die endgültige Genauigkeit der Experimente haben.“ ”
Die Methode wurde bereits an einem Beschleuniger demonstriertfür High Repetition Rate Electron Scattering (HiRES) am Berkeley Lab in Zusammenarbeit mit Forschern des Los Alamos National Laboratory und der University of California, Los Angeles. Die Hauptanwendung der HiRES-Beamline ist die Durchführung von Strukturdynamikexperimenten mit neuen Quantenmaterialien.
Das Gerät hat zu zahlreichen wissenschaftlichen Beiträgen beigetragenEntdeckungen wie die Durchführung der weltweit ersten ultraschnellen Elektronenbeugungsstudien zum optischen Schmelzen von Tantalditellurid, einem Material mit interessanten und potenziell nützlichen Eigenschaften. Diese neue Maschine demonstriert nun ihre Nützlichkeit für die Entwicklung neuer Steuerungsmethoden für eine breite Klasse von Beschleunigern.
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