Каждый год ученые со всего мира посещают Национальной лабораторией Министерства энергетики ускорителе SLAC ускоритель провел сотни экспериментов в области химии, материаловедения, биологии и энергетических исследований в линейный источник когерентного света (LCLS) рентгеновского лазера. LCLS создает ультраярких рентгеновских лучей с высокой энергией пучков электронов, производимых в гигантский линейный ускоритель частиц.
Эксперименты на LCLS работать круглосуточно, в две 12-часовые смены в день. В начале каждой смены, операторы должны настроить производительность ускорителя для подготовки рентгеновского пучка для эксперимента. Иногда, дополнительные настройки необходимо в течение смены, а также. В прошлом, операторы потратили сотни часов каждый год на эту задачу, называется акселератором тюнинг.
Теперь, исследователи ускорителе SLAC разработали новый инструмент, с помощью машинного обучения, которые могут принять участие в процессе настройки в пять раз быстрее по сравнению с предыдущими методами. Они описали метод в физическом обзоре писем на 25 марта.
Настройка луча
Производит мощный LCLS рентгеновского луча начинается с подготовки качественного электронного пучка. Часть энергии электронов затем преобразуется в рентгеновское свет внутри специальные магниты. Свойства пучка электронов, который должен быть плотным и сфокусированным, являются критическим фактором в том, как хорошо рентгеновского луча.
«Даже небольшая разница в плотности электронного пучка может иметь огромную разницу в количестве рентгеновских лучей, вы получите там в конце», — говорит Даниэль Ратнер, руководитель ускорителе SLAC по машинному обучению инициативу и членом группы, которая разработала новый метод.
Ускоритель использует серию из 24 специальных магнитов, называется квадрупольных линз для фокусировки пучка электронов так же, как стеклянные линзы фокусируют свет. Традиционно, операторы человека осторожно повернул ручки для регулировки отдельных магнитов между сменами, чтобы убедиться, что ускоритель был производить рентгеновского пучка, необходимые для конкретного эксперимента. Этот процесс занял много времени операторов … время они могли бы потратить на другие важные задачи, которые улучшают пучка для экспериментов.
Несколько лет назад, LCLS операторы приняли компьютеру алгоритм, автоматизировать и ускорить этот магнит тюнинг. Тем не менее, он пришел со своими недостатками. Он направлен на совершенствование рентгеновского пучка путем внесения случайных корректировки сильных магнитов. Но в отличие от человека, этот алгоритм не имел никакого предварительного знания структуры ускорителя и не смог сделать обоснованные предположения в его настройки, которые могли бы в конечном итоге привело к еще лучшим результатам.
Вот почему исследователи ускорителе SLAC решили разработать новый алгоритм, который сочетает в себе машинное обучение — «умные» компьютерные программы, узнать, как получить лучше с течением времени-со знанием о физике ускорителей.
«Подход машинного обучения пытается связать это все вместе, чтобы дать операторам более совершенные инструменты, так что они могут сосредоточиться на других важных проблем», — говорит Джозеф Дурис, на ускорителе SLAC ученый, который возглавил новое исследование.
Лучше луч, быстрее
Новый подход использует метод, называемый гауссовский процесс, который предсказывает эффект конкретного регулировки акселератора на качество рентгеновского пучка. Он также создает неопределенность для ее предсказания. Затем алгоритм решает, какие коррективы для больших улучшений.
Например, он может решить попробовать драматической перестройки, исход которой весьма неопределенна, однако может привести к большой выигрыш. Это означает, что этот новый, авантюрный алгоритм имеет больше шансов, чем предыдущий алгоритм принятия настроек, необходимых для создания наилучшего возможного рентгеновского излучения.
Исследователи ускорителе SLAC также использовались данные из предыдущей операции LCLS, чтобы научить алгоритм, который сильных Магнита, как правило, вели к светлому рентгеновские лучи, дает алгоритм способ сделать обоснованные предположения о коррективах, надо попробовать. Это вооружает алгоритмом с знаниями и опытом, что операторы человека, естественно, есть, и что предыдущий алгоритм не хватало.
«Мы можем рассчитывать на то, что знания по физике, что институциональные знания, для того, чтобы улучшить прогнозы», — говорит Дурис.
Выводы в отношениях магнитов друг к другу и улучшить технику. В квадрупольных магнитов работают в паре, и чтобы увеличить свою преломляющую силу, сила одного магнита в паре должен быть увеличен, а другой уменьшается.
С новым процессом, настройка квадруполей стало примерно в три-пять раз быстрее, по оценкам исследователей. Он также имеет тенденцию производить более высокие интенсивности пучков, чем ранее используемый алгоритм.
«Нам возможность увеличить наш тюнинг-эффективность-это очень, очень важный, чтобы быть в состоянии доставить луч быстрее и с лучшим качеством, чтобы люди, которые приходят со всего мира для проведения экспериментов», — говорит Джейн Шталенкова, ускоритель оператор на ускорителе SLAC, который работал с Дюри, Ратнер и другие, чтобы разработать новый инструмент.
За LCLS
Тот же метод может быть расширен для настройки других электронов или рентгеновских свойств луча, что ученые могут хотите оптимизировать для своих экспериментов. Например, исследователи могут применять технику, чтобы максимизировать сигнал они получают из их образца после это нажмите на LCLS рентгеновского луча.
Эта гибкость также делает новый алгоритм полезную для других объектов.
«Хорошая вещь об этом для алгоритма машинного обучения заключается в том, что вы можете делать передачи технологий относительно легко», — говорит Ади Ханука, на ускорителе SLAC ученый, который проводит тестирование техники на трех других ускорителей: SPEAR3, ускорителя, питающего ускорителе SLAC в Стэнфорде синхротронного излучения источник света (препараты); Pegasus в Калифорнийском университете, Лос-Анджелес; и расширенным источник фотона (APS) в ДОУ Аргоннской национальной лаборатории.
«Этот инструмент сейчас существует в нескольких лабораториях,» Ханука говорит. «Надеюсь, мы будем интегрировать его в еще более скоро Лабс.»
сделать разницу: спонсорские возможности
Ответить
Хотите присоединиться к обсуждению?Не стесняйтесь вносить свой вклад!