ИИ рассказывает нам, как выглядят пучки ускорителей частиц

Алгоритм искусственного интеллекта был разработан для более точного прогнозирования того, как частицы распределяются в пучке частиц внутри ускорителя. Он показывает, что пользователи могут делать выводы об очень сложных формах многомерных пучков на основе «удивительно малых объемов данных».

Ускорители частиц являются одними из наиболее важных (и крупнейших) экспериментальных инструментов в современной физике. Пучки частиц пропускаются через металлические трубы со скоростью, близкой к световой, для изучения атомного поведения молекул и мельчайших субатомных частиц.

Знание того, как пучок частиц будет вести себя в конкретном эксперименте, важно для максимизации полезной с научной точки зрения информации, которую можно получить. Это особенно важно, поскольку ускорители работают при все более высоких энергиях и создают более сложные профили пучков.

Но идентификация поведения частиц — непростая задача.

Поскольку пучки частиц часто включают порядка миллиардов частиц, дело не просто в том, чтобы предсказать, где в конечном итоге окажется каждая из них.

Теперь исследователи из SLAC (Стэнфордского центра линейных ускорителей) Министерства энергетики США в Калифорнии и Чикагского университета разработали алгоритм машинного обучения, который дает более точную картину того, как распределяются частицы в ускоренном пучке.

«У нас есть много разных способов манипулировать пучками частиц внутри ускорителей, но у нас нет действительно точного способа описать форму и импульс пучка», — говорит ученый ускорителя SLAC Райан Руссел. «Наш алгоритм учитывает информацию о луче, которая обычно отбрасывается, и использует эту информацию для создания более подробной картины луча».

Исследователи обычно используют статистический подход для описания скорости и положения частиц, чтобы получить приблизительную форму всего луча. Но потенциально полезная информация может быть проигнорирована в этом процессе.

Получайте обновления научных историй прямо на свой почтовый ящик.

В качестве альтернативы ученые могут оценить, как будет выглядеть луч в различных экспериментальных условиях, проведя множество измерений самого луча. Такие методы иногда уже используют машинное обучение, но требуют огромных объемов данных и вычислительных мощностей.

В последнем исследовании команда создала модель машинного обучения, которая по сути использует лучшие элементы обоих методов.

Их алгоритм использует наши знания о динамике пучка для прогнозирования того, что под общим названием «распределение фазового пространства» скоростей и положений частиц.

«Большинство моделей машинного обучения напрямую не включают в себя какое-либо понятие динамики пучка частиц, чтобы ускорить обучение и уменьшить объем необходимых данных», — говорит ученый ускорителя SLAC Аурали Эделен. «Мы показали, что можем сделать выводы об очень сложных формах многомерных лучей на основе удивительно небольших объемов данных».

Команда протестировала свою модель на Аргоннском ускорителе Уэйкфилда в Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США недалеко от Чикаго, штат Иллинойс. Они смогли интерпретировать экспериментальные данные с использованием физики пучков частиц, используя всего 10 точек данных — для модели машинного обучения, не обученной динамике пучков частиц, задача потребовала бы до 10 000 точек данных.

В настоящее время модель может реконструировать пучок частиц в четырехмерном фазовом пространстве пучка – вдоль осей вверх-вниз и влево-вправо. Исследователи работают над полным шестимерным распределением фазового пространства, которое включает в себя скорости частиц вдоль направления самого луча.

Исследование опубликовано в журнале Physical Review Letters.

Первоначально опубликовано Cosmos, поскольку алгоритм искусственного интеллекта рассказывает нам, как выглядят пучки ускорителей частиц.

Эврим Язгин имеет степень бакалавра наук по математической физике и степень магистра физики в Мельбурнском университете.

Никогда еще не было более важного времени, чтобы объяснять факты, ценить научно обоснованные знания и демонстрировать последние научные, технологические и инженерные достижения. «Космос» издается Королевским институтом Австралии, благотворительной организацией, призванной связывать людей с миром науки. Финансовые взносы, большие или маленькие, помогают нам обеспечить доступ к достоверной научной информации в то время, когда мир в ней больше всего нуждается. Пожалуйста, поддержите нас, сделав пожертвование или купив подписку сегодня.