Gli scienziati hanno sviluppato una nuova piattaforma di apprendimento automatico che crea algoritmi che controllano i raggi
Daniele Filippetto e i suoi colleghidel Lawrence Berkeley National Laboratory (Berkeley Lab) hanno sviluppato una struttura per compensare automaticamente i cambiamenti in tempo reale nei raggi dell'acceleratore e in altri componenti come i magneti.
La ricerca in questo settore influenzeràin molte applicazioni di acceleratori di particelle, che vanno dalle operazioni autonome in ambienti industriali e medici al miglioramento della precisione in applicazioni scientifiche come collisori lineari e laser a elettroni liberi ultraveloci.
Il lavoro di Filippetto ora si concentra sullo sfruttamento della potenza e della previsione degli strumenti di apprendimento automatico per migliorare la stabilità complessiva dei fasci di particelle.
“Se riesci a prevedere le proprietà di una trave consuperiore alle loro fluttuazioni, è facile utilizzare questa previsione per migliorare le prestazioni dell'acceleratore", ha osservato lo scienziato. "La conoscenza dei parametri chiave del raggio in tempo reale avrà un enorme impatto sulla precisione finale degli esperimenti. "
Il metodo è già stato dimostrato su un acceleratoreper lo scattering di elettroni ad alta velocità di ripetizione (HiRES) presso il Berkeley Lab in collaborazione con ricercatori del Los Alamos National Laboratory e dell'Università della California, Los Angeles. L'applicazione principale della linea di luce HiRES è condurre esperimenti di dinamica strutturale con nuovi materiali quantistici.
Il dispositivo ha contribuito a numerosi studi scientificiscoperte come la conduzione dei primi studi di diffrazione elettronica ultraveloce al mondo sulla fusione ottica del ditelluride di tantalio, un materiale con proprietà interessanti e potenzialmente utili. Questa nuova macchina sta ora dimostrando la sua utilità per lo sviluppo di nuovi metodi di controllo per un'ampia classe di acceleratori.
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