Научници су развили нову платформу за машинско учење која прави алгоритме који контролишу зраке
Даниеле Филиппетто и његове колегеиз Националне лабораторије Лавренце Беркелеи (Беркелеи Лаб) развили су уређај за аутоматску компензацију промена у реалном времену у сноповима акцелератора и другим компонентама као што су магнети.
Истраживања у овој области ће утицатиу многим апликацијама за акцелераторе честица, у распону од аутономних операција у индустријским и медицинским окружењима до побољшања прецизности у научним апликацијама као што су линеарни сударачи и ултрабрзи ласери са слободним електронима.
Филиппетов рад се сада фокусира на искориштавање моћи и предвиђања алата за машинско учење како би се побољшала укупна стабилност снопа честица. &нбсп;
„Ако можете да предвидите својства греде саТачност која премашује њихове флуктуације, лако је искористити ово предвиђање за побољшање перформанси акцелератора“, приметио је научник „Познавање кључних параметара зрака у реалном времену ће имати огроман утицај на коначну тачност експеримената. ”
Метода је већ демонстрирана на акцелераторуза расејање електрона високе стопе понављања (ХиРЕС) у лабораторији Беркли у сарадњи са истраживачима из Националне лабораторије Лос Аламос и Универзитета Калифорније у Лос Анђелесу. Главна примена ХиРЕС беамлине-а је извођење експеримената структурне динамике са новим квантним материјалима.
Уређај је допринео бројним научнимоткрића као што је спровођење првих ултрабрзих студија дифракције електрона у свету оптичког топљења тантал дителурида, материјала са занимљивим и потенцијално корисним својствима. Ова нова машина сада показује своју корисност за развој нових метода управљања за широку класу акцелератора.
Опширније:
Физичари су пронашли универзални "сат" у свемиру: они су тачнији од атомских
Археолози су пронашли цртеже језивих људи са огромним главама: ко су они били
Телескоп Џејмс Веб направио је прву слику Јупитера: приказује 9 покретних циљева одједном