素粒子物理学者はビームダイナミクスで AI の支援を受ける – Physics World

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タイムスタンプ：23年2023月12日00:XNUMX PM

加速器内の粒子ビームのグラフィック表現。 ビームは、青いグリッド線でマークされた黒い空間を飛ぶ明るい青い点のジェットとして表示されます。
シェイプアップ: 新しい機械学習アルゴリズムは、物理学者が少量のトレーニング データから粒子加速器ビームの形状を再構築するのに役立ちます。 (提供: Greg Steward/SLAC 国立加速器研究所)

米国の研究者らは、微量の訓練データから粒子加速器ビームの形状を正確に再構成する機械学習アルゴリズムを開発した。 チームリーダーによると、新しいアルゴリズムは加速器実験の結果を理解しやすくするものであり、実験結果の解釈における画期的な進歩につながる可能性がある ライアン・ルーセル SLAC国立加速器研究所.

素粒子物理学における最大の発見の多くは、粒子のビームが光速に近い速度でターゲットに衝突したときに何が起こるかを観察することから生まれました。 これらのビームはますます高エネルギーで複雑になるため、信頼性の高い結果を維持するには、そのダイナミクスを厳密に制御することが重要になります。

このレベルの制御を維持するには、物理​​学者はビームの形状と運動量をできるだけ正確に予測する必要があります。 しかし、ビームには数十億の粒子が含まれている可能性があり、各粒子の位置と運動量を個別に計算するには膨大な計算能力が必要になります。 代わりに、実験者はビームの全体的な形状の大まかなアイデアを提供する単純化された分布を計算します。 これにより、問題は計算的に扱いやすくなりますが、同時にビームに含まれる多くの有用な情報が捨てられることも意味します。

「現在の方法よりも正確にビームを制御できる加速器を開発するには、これらの近似に頼ることなく実験測定値を解釈できなければなりません」とルーセル氏は言う。

AI支援

SLAC のチームにとって、AI の予測能力に加えて、粒子の動きを追跡するための高度な方法は、有望な潜在的なソリューションを提供してくれました。 「私たちの研究では、詳細なビーム測定を効率的に解釈するための XNUMX つの新しい技術を導入しました」と Roussel 氏は説明します。 「これらの物理学に基づいた機械学習モデルは、正確な予測を行うために従来のモデルよりも大幅に少ないデータしか必要としません。」

最初の技術には、科学者の粒子ビーム力学に関する現在の理解を組み込んだ機械学習アルゴリズムが含まれる、とルーセル氏は続ける。 このアルゴリズムにより、チームはわずか数回の測定に基づいて、ビームの進行方向に平行および垂直な XNUMX つの軸すべてに沿った粒子の位置と運動量の分布に関する詳細な情報を再構築することができました。 XNUMX 番目の手法は、チームが機械学習アルゴリズムのトレーニングに使用されるモデルにビーム シミュレーションを統合できるようにする賢明な数学的アプローチです。 これにより、アルゴリズムの予測の精度がさらに向上しました。

Roussel らは、実験データを使用してこれらの手法をテストしました。 アルゴンヌ ウェイクフィールド加速器 イリノイ州にある米国エネルギー省のアルゴンヌ国立研究所で。 彼らの目的は、高エネルギーの電子ビームが線形加速器を通過した後の位置と運動量の分布を再構築することでした。 「私たちの再構成法では、従来の方法よりも単純な加速器物理測定からビーム分布に関するより詳細な情報を抽出できることがわかりました」とルーセル氏は言います。

精度の高い予測

わずか 10 サンプルのデータでモデルをトレーニングした後、研究者らは、単純な測定セットに基づいて、さらに 10 サンプルの電子ビームのダイナミクスを非常に正確に予測できることを発見しました。 以前のアプローチでは、同じ品質の結果を得るには数千のサンプルが必要でした。

「私たちの研究は、粒子ビームを個々の粒子のレベルまで制御する技術を開発するという加速器とビーム物理学のコミュニティの目標の達成に向けて重要な一歩を踏み出したものです」とルーセル氏は言う。

で彼らの仕事を報告する研究者 Physical Review Lettersに, 新しいアプローチの柔軟性と詳細が、将来の実験者が実験データから有用な情報を最大限に抽出するのに役立つことを願っています。 やがて、このような厳密な制御により、物理学者は物質と宇宙の性質に関する基本的な疑問の答えに一歩近づくことさえできるでしょう。

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