Onderzoekers hebben AI gebruikt om bundels te besturen voor de volgende generatie kleinere, goedkopere versnellers voor onderzoek, medische en industriële toepassingen.

Experimenten onder leiding van onderzoekers van het Imperial College London, met behulp van de Central Laser Facility (CLF) van de Science and Technology Facilities Council, toonde aan dat een algoritme in staat was om de complexe parameters af te stemmen die betrokken zijn bij het besturen van de volgende generatie op plasma gebaseerde deeltjesversnellers.

Het algoritme was in staat om de versneller veel sneller te optimaliseren dan een menselijke operator, en zou zelfs beter kunnen presteren dan experimenten op vergelijkbare lasersystemen.

Deze versnellers concentreren de energie van 's werelds krachtigste lasers tot een plek ter grootte van een huidcel, het produceren van elektronen en röntgenstralen met apparatuur die een fractie is van de grootte van conventionele versnellers.

De elektronen en röntgenstralen kunnen worden gebruikt voor wetenschappelijk onderzoek, zoals het onderzoeken van de atomaire structuur van materialen; bij industriële toepassingen, zoals voor de productie van consumentenelektronica en gevulkaniseerd rubber voor autobanden; en kan ook worden gebruikt in medische toepassingen, zoals kankerbehandelingen en medische beeldvorming.

Verschillende faciliteiten die deze nieuwe versnellers gebruiken, bevinden zich in verschillende stadia van planning en constructie over de hele wereld, waaronder het CLF's Extreme Photonics Applications Centre (EPAC) in het VK, en de nieuwe ontdekking zou hen kunnen helpen om in de toekomst op hun best te werken. De resultaten worden vandaag gepubliceerd in Natuurcommunicatie .

Eerste auteur Dr. Rob Shalloo, die het werk bij Imperial voltooide en nu in het acceleratorcentrum DESY is, zei:"De technieken die we hebben ontwikkeld, zullen van groot belang zijn om het meeste te halen uit een nieuwe generatie geavanceerde plasmaversnellerfaciliteiten die in aanbouw zijn in het VK en wereldwijd.

"Plasmaversnellertechnologie zorgt voor unieke korte uitbarstingen van elektronen en röntgenstralen, die al gebruik vinden in veel gebieden van wetenschappelijk onderzoek. Met onze ontwikkelingen we hopen de toegankelijkheid van deze compacte versnellers te vergroten, waardoor wetenschappers in andere disciplines en degenen die deze machines willen gebruiken voor toepassingen, profiteren van de technologie zonder een expert te zijn in plasmaversnellers."

Het team werkte met laser-wakefield-versnellers. Deze combineren 's werelds krachtigste lasers met een bron van plasma (geïoniseerd gas) om geconcentreerde bundels van elektronen en röntgenstralen te creëren. Traditionele versnellers hebben honderden meters tot kilometers nodig om elektronen te versnellen, maar wakefield-versnellers kunnen dezelfde versnelling aan binnen millimeters, drastisch verminderen van de grootte en de kosten van de apparatuur.

Echter, omdat wakefield-versnellers werken in de extreme omstandigheden die ontstaan ​​wanneer lasers worden gecombineerd met plasma, ze kunnen moeilijk te controleren en te optimaliseren zijn om de beste prestaties te krijgen. Bij wakefield-acceleratie, een ultrakorte laserpuls wordt in plasma gestuurd, het creëren van een golf die wordt gebruikt om elektronen te versnellen. Zowel de laser als het plasma hebben verschillende parameters die kunnen worden aangepast om de interactie te regelen, zoals de vorm en intensiteit van de laserpuls, of de dichtheid en lengte van het plasma.

Hoewel een menselijke operator deze parameters kan aanpassen, het is moeilijk om te weten hoe je zoveel parameters tegelijk kunt optimaliseren. In plaats daarvan, het team wendde zich tot kunstmatige intelligentie, het creëren van een machine learning-algoritme om de prestaties van de accelerator te optimaliseren.

Het algoritme heeft zes parameters ingesteld die de laser en het plasma regelen, vuurde de laser af, analyseerde de gegevens, en stel de parameters opnieuw in, deze lus vele malen achter elkaar uitvoeren totdat de optimale parameterconfiguratie is bereikt.

Hoofdonderzoeker Dr. Matthew Streeter, die het werk bij Imperial voltooide en nu aan de Queen's University Belfast, zei:"Ons werk resulteerde in een autonome plasmaversneller, de eerste in zijn soort. Naast het feit dat we het gaspedaal efficiënt kunnen optimaliseren, het vereenvoudigt ook hun werking en stelt ons in staat meer van onze inspanningen te besteden aan het verkennen van de fundamentele fysica achter deze extreme machines."

Het team demonstreerde hun techniek met behulp van het Gemini-lasersysteem op de CLF, en zijn het al begonnen te gebruiken in verdere experimenten om de atomaire structuur van materialen in extreme omstandigheden te onderzoeken en bij het bestuderen van antimaterie en kwantumfysica.

De gegevens die tijdens het optimalisatieproces werden verzameld, gaven ook nieuw inzicht in de dynamiek van de laser-plasma-interactie in de versneller, mogelijk toekomstige ontwerpen informeren om de prestaties van de accelerator verder te verbeteren.