과학자들은 빔을 제어하는 알고리즘을 만드는 새로운 기계 학습 플랫폼을 개발했습니다
로렌스 버클리 국립 연구소(Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley Lab)의 다니엘 필리페토(Daniele Filippetto)와 그의 동료들은 가속기 빔 및 자석과 같은 기타 구성 요소의 실시간 변화를 자동으로 보정하는 설정을 개발했습니다.
이 분야의 연구는 산업 및 의료 기관의 자율 작동에서 선형 충돌기 및 초고속 자유 전자 레이저와 같은 과학 응용 분야의 정확도 향상에 이르기까지 입자 가속기의 많은 응용 분야에 영향을 미칠 것입니다 .
Filippetto의 연구는 이제 기계 학습 도구의 성능과 예측을 활용하여 입자 빔의 전반적인 안정성을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다.
"변동을 능가하는 정확도로 빔의 특성을 예측할 수 있다면 이 예측을 사용하여 가속기의 성능을 향상시키는 것이 쉽습니다." 라고 과학자는 말했습니다. 실험의 최종 정확도에 큰 영향을 미칩니다."
이 방법은 로스 알라모스 국립 연구소 및 로스 앤젤레스 캘리포니아 대학의 연구원 들과 협력하여 버클리 연구소 의 HiRES(High Rerepeat Rate Electron Scattering) 가속기에서 이미 입증되었습니다.HiRES 빔 라인의 주요 응용 분야는 새로운 양자 물질로 구조 역학 실험을 수행하는 것입니다 .
이 장치는 수많은 과학 발전에 기여했습니다.흥미롭고 잠재적으로 유용한 특성을 지닌 물질인 탄탈륨 디텔루라이드의 광학 용융에 대한 세계 최초의 초고속 전자 회절 연구 수행과 같은 발견. 이 새로운 기계는 이제 다양한 종류의 가속기에 대한 새로운 제어 방법을 개발하는 데 유용함을 보여주고 있습니다.
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