Cada año, investigadores de todo el mundo visitan el Laboratorio Acelerador Nacional SLAC del Departamento de Energía para llevar a cabo cientos de experimentos en química, ciencia de los materiales, biología e investigación energética en el láser de rayos X de la fuente de luz coherente Linac LCLS. LCLS creaRayos X ultrabrillantes de haces de electrones de alta energía producidos en un acelerador de partículas lineal gigante.
Los experimentos en LCLS se ejecutan durante todo el día, en dos turnos de 12 horas por día. Al comienzo de cada turno, los operadores deben ajustar el rendimiento del acelerador para preparar el haz de rayos X para el próximo experimento. A veces, se necesitan ajustes adicionalestambién durante un turno. En el pasado, los operadores dedicaban cientos de horas cada año a esta tarea, llamada ajuste del acelerador.
Ahora, los investigadores de SLAC han desarrollado una nueva herramienta, utilizando el aprendizaje automático, que puede hacer que parte del proceso de ajuste sea cinco veces más rápido en comparación con los métodos anteriores. Describieron el método en Cartas de revisión física el 25 de marzo
sintonizando el haz
La producción del potente haz de rayos X de LCLS comienza con la preparación de un haz de electrones de alta calidad. Luego, parte de la energía de los electrones se convierte en luz de rayos X dentro de imanes especiales. Las propiedades del haz de electrones, que deben serdensos y bien enfocados, son un factor crítico en lo bueno que será el haz de rayos X.
"Incluso una pequeña diferencia en la densidad del haz de electrones puede tener una gran diferencia en la cantidad de rayos X que se obtienen al final", dice Daniel Ratner, jefe de la iniciativa de aprendizaje automático de SLAC y miembro del equipoque desarrolló la nueva técnica.
El acelerador usa una serie de 24 imanes especiales, llamados imanes cuadrupolo, para enfocar el haz de electrones de manera similar a cómo las lentes de vidrio enfocan la luz. Tradicionalmente, los operadores humanos giraban cuidadosamente las perillas para ajustar los imanes individuales entre los cambios para asegurarse de que el acelerador produjeraSe necesita un haz de rayos X para un experimento en particular. Este proceso tomó mucho tiempo de los operadores, tiempo que podrían dedicar a otras tareas importantes que mejoran el haz para los experimentos.
Hace unos años, los operadores de LCLS adoptaron un algoritmo informático que automatizó y aceleró esta sintonización de imanes. Sin embargo, tenía sus propias desventajas. Su objetivo era mejorar el haz de rayos X al hacer ajustes aleatorios a las fuerzas de los imanes.Pero a diferencia de los operadores humanos, este algoritmo no tenía conocimiento previo de la estructura del acelerador y no podía hacer conjeturas educadas en su ajuste que podrían haber dado lugar a resultados aún mejores.
Esta es la razón por la cual los investigadores de SLAC decidieron desarrollar un nuevo algoritmo que combina el aprendizaje automático - programas informáticos "inteligentes" que aprenden a mejorar con el tiempo - con conocimiento sobre la física del acelerador.
"El enfoque de aprendizaje automático está tratando de unir todo esto para ofrecer a los operadores mejores herramientas para que puedan centrarse en otros problemas importantes", dice Joseph Duris, un científico de SLAC que dirigió el nuevo estudio.
Un mejor haz, más rápido
El nuevo enfoque utiliza una técnica llamada proceso gaussiano, que predice el efecto que tiene un ajuste particular del acelerador en la calidad del haz de rayos X. También genera incertidumbres para sus predicciones. El algoritmo luego decide qué ajustes probar paramayores mejoras
Por ejemplo, puede decidir probar un ajuste dramático cuyo resultado es muy incierto pero podría dar lugar a una gran recompensa. Eso significa que este nuevo algoritmo aventurero tiene una mejor oportunidad que el algoritmo anterior de hacer los ajustes necesarios para crear el mejorposible haz de rayos X.
Los investigadores de SLAC también utilizaron datos de operaciones anteriores de LCLS para enseñarle al algoritmo qué fuerzas del imán típicamente han llevado a rayos X más brillantes, lo que le da al algoritmo una forma de hacer conjeturas educadas sobre los ajustes que debería intentar. Esto equipa el algoritmo con conocimientoy la experiencia que los operadores humanos tienen naturalmente, y que el algoritmo anterior carecía.
"Podemos confiar en ese conocimiento de física, ese conocimiento institucional, para mejorar las predicciones", dice Duris.
La comprensión de las relaciones entre los imanes entre sí también mejoró la técnica. Los imanes cuadrupolo funcionan en pares, y para aumentar su poder de enfoque, la fuerza de un imán en un par debe aumentarse mientras que el otro disminuye.
Los investigadores estiman que con el nuevo proceso, ajustar los imanes de cuadrupolo se ha vuelto entre tres y cinco veces más rápido. También tiende a producir haces de mayor intensidad que el algoritmo utilizado anteriormente.
"Nuestra capacidad para aumentar nuestra eficiencia de sintonización es realmente crítica para poder enviar un rayo más rápido y con mejor calidad a las personas que vienen de todo el mundo para realizar experimentos", dice Jane Shtalenkova, una operadora de aceleradores enSLAC que trabajó con Duris, Ratner y otros para desarrollar la nueva herramienta.
más allá de LCLS
El mismo método puede extenderse para sintonizar otras propiedades del haz de electrones o rayos X que los científicos quieran optimizar para sus experimentos. Por ejemplo, los investigadores podrían aplicar la técnica para maximizar la señal que obtienen de su muestra después de ser golpeada porHaz de rayos X de LCLS.
Esta flexibilidad también hace que el nuevo algoritmo sea útil para otras instalaciones.
"Lo bueno de este algoritmo de aprendizaje automático es que puede realizar transferencias de tecnología con relativa facilidad", dice Adi Hanuka, un científico de SLAC que ha estado probando la técnica en otros tres aceleradores: SPEAR3, el anillo del acelerador que alimenta la radiación de sincrotrón Stanford de SLACFuente de luz SSRL; PEGASUS en la Universidad de California, Los Ángeles; y Fuente avanzada de fotones APS en el Laboratorio Nacional Argonne del DOE.
"Esta herramienta ahora existe en varios laboratorios", dice Hanuka. "Con suerte, pronto la integraremos en más laboratorios".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Laboratorio nacional de aceleración DOE / SLAC . Original escrito por Erika K. Carlson. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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