- Věda
- Přeloženo pomocí AI
Strojové učení optimalizuje experimenty s vysokovýkonným laserem
Skupina mezinárodních vědkyň a vědců z Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL), Fraunhofer-Institut für Lasertechnik ILT a Extreme Light Infrastructure (ELI) společně provedla experiment zaměřený na optimalizaci výkonných laserů s vysokou opakovací frekvencí pomocí strojového učení. Tento experiment představuje významný pokrok ve výzkumu, porozumění a praktickém využití vysokovýkonných laserů.
„Naším cílem bylo demonstrovat robustní diagnostiku laserem urychlených iontů a elektronů z pevných cílů při vysoké intenzitě a opakovací frekvenci,“ vysvětluje Matthew Hill, vedoucí vědec z LLNL. „Díky rychlému propojení optimalizačního algoritmu z oblasti strojového učení s laserovým front-endem bylo možné maximalizovat výtěžek generované iontové záře.“
Kombinací nejmodernější laserové technologie se strojovým učením tyto společné výzkumné aktivity otevírají nové možnosti pro výzkum v různých dalších oborech, například v medicínské terapii, materiálových vědách nebo v oblasti kulturního dědictví.
Více než 4000 výstřelů, které byly během testovací fáze provedeny a jejichž laserové intenzity přesahovaly 3×10^21 W/cm² na pevných cílech, ukázaly výraznou optimalizaci nad běžně dosažené iontové výtěžky. „Celý tým s velkým nasazením vyprodukoval obrovské množství vysoce kvalitních dat. Nyní je třeba je zpracovat, aby mohly být v dalším kroku analyzovány základní fyzikální jevy,“ říká Hill.
Experiment se uskutečnil v zařízení ELI Beamlines v České republice, kde vědci využili nejmodernější systém vysoké opakovací frekvence pokročilého petawattového laserového systému (L3-HAPLS) k výrobě protonů v laser-plazmovém urychlovači ELIMAIA. Laser L3-HAPLS je známý svou stabilitou výkonu laserových pulzů, přesností, kvalitou paprsku a schopností generovat intenzivní laserové pulzy s vysokou opakovací frekvencí. To umožňuje opětovnou realizaci sekundárních zdrojů pro tvorbu elektronů, iontů a rentgenového záření. Bezprecedentní opakovací přesnost L3-HAPLS umožnila týmu soustředit se na porozumění laser-plazmové interakci.
„Použitím HAPLS a jeho kombinací s průlomovým strojovým učením jsme zahájili pozoruhodný projekt, jehož cílem je lepší pochopení složité fyziky laserové-plazmové interakce,“ dodává Constantin Häftner, vedoucí Fraunhofer ILT a katedry laserové techniky na RWTH Aachen University. „Společné výzkumné aktivity jasně dokazují, jak týmová práce a technologický pokrok mohou společně posouvat hranice vědeckého poznání.“
Pro zařízení i pro výzkumnou komunitu v oblasti vysokovýkonné plazmové fyziky představuje úspěšné spojení strojového učení s diagnostikou cíle a dispersní kontrolou vysokovýkonného laseru s vysokou opakovací frekvencí významný milník.
„Úspěšné provedení tak složitého experimentu je důkazem špičkové kvality a spolehlivosti laserového systému L3-HAPLS,“ říká Bedrich Rus, vedoucí vědec laserových věd v ELI Beamlines. Daniele Margarone, ředitel výzkumu a provozu v ELI Beamlines, shrnuje: „Takové experimenty dokazují připravenost a schopnost ELI posouvat hranice poznání. My v ELI usilujeme o umožnění průlomových experimentů, které předefinují možnosti laserové vědy i za ni.“
Fraunhofer-Institut für Lasertechnik ILT
52074 Aachen
Německo








