입자 물리학자는 빔 역학에 대한 AI 도움을 얻습니다.

입자 물리학자는 빔 역학에 대한 AI 도움을 얻습니다.

타임 스탬프 : 23 년 2023 월 12 일 오후 00:XNUMX

가속기의 입자 빔을 그래픽으로 표현한 것입니다. 광선은 파란색 격자선으로 표시된 검은색 공간을 통해 날아가는 밝은 파란색 점 제트로 나타납니다.
형성: 새로운 기계 학습 알고리즘은 물리학자가 소량의 훈련 데이터에서 입자 가속기 빔의 모양을 재구성하는 데 도움이 됩니다. (제공: Greg Steward/SLAC National Accelerator Lab)

미국의 연구원들은 소량의 훈련 데이터에서 입자 가속기 빔의 모양을 정확하게 재구성하는 기계 학습 알고리즘을 개발했습니다. 팀 리더에 따르면 새로운 알고리즘은 가속기 실험 결과를 더 쉽게 이해할 수 있게 하고 이를 해석하는 데 획기적인 발전을 가져올 수 있을 것이라고 합니다. 라이언 루셀 의 SLAC National Accelerator Laboratory.

입자 물리학에서 가장 큰 발견 중 다수는 입자 빔이 빛의 속도에 가까운 속도로 목표물에 충돌할 때 어떤 일이 발생하는지 관찰함으로써 이루어졌습니다. 이러한 빔은 점점 더 활기차고 복잡해짐에 따라 결과를 신뢰할 수 있게 유지하는 데 역학을 엄격하게 제어하는 ​​것이 중요해졌습니다.

이러한 수준의 제어를 유지하기 위해 물리학자들은 빔 모양과 운동량을 가능한 한 정확하게 예측해야 합니다. 그러나 빔에는 수십억 개의 입자가 포함될 수 있으며 각 입자의 위치와 운동량을 개별적으로 계산하려면 엄청난 양의 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 대신 실험자들은 빔의 전체 모양에 대한 대략적인 아이디어를 제공하는 단순화된 분포를 계산합니다. 이것은 문제를 계산적으로 다루기 쉽게 만들지만 빔에 포함된 많은 유용한 정보가 버려진다는 것을 의미하기도 합니다.

"현재 방법보다 더 정확하게 빔을 제어할 수 있는 가속기를 개발하기 위해서는 이러한 근사치에 의존하지 않고 실험 측정을 해석할 수 있어야 합니다."라고 Roussel은 말합니다.

AI 지원

SLAC 팀에게 AI의 예측력과 입자 움직임을 추적하는 고급 방법은 유망한 잠재적인 솔루션을 제공했습니다. Roussel은 “우리 연구는 상세한 빔 측정을 효율적으로 해석하기 위해 두 가지 새로운 기술을 도입했습니다. "이러한 물리 기반 기계 학습 모델은 정확한 예측을 위해 기존 모델보다 훨씬 적은 데이터가 필요합니다."

Roussel은 계속해서 첫 번째 기술은 입자 빔 역학에 대한 과학자들의 현재 이해를 통합하는 기계 학습 알고리즘을 포함합니다. 이 알고리즘을 통해 팀은 몇 가지 측정을 기반으로 빔의 이동 방향에 평행하고 수직인 세 축 모두를 따라 입자 위치와 운동량의 분포에 대한 자세한 정보를 재구성할 수 있었습니다. 두 번째 기술은 팀이 기계 학습 알고리즘을 교육하는 데 사용되는 모델에 빔 시뮬레이션을 통합할 수 있도록 하는 영리한 수학적 접근 방식입니다. 이것은 알고리즘의 예측 정확도를 더욱 향상시켰습니다.

Roussel과 동료들은 실험 데이터를 사용하여 이러한 기술을 테스트했습니다. 아르곤 웨이크필드 가속기 일리노이에 있는 미국 에너지부의 아르곤 국립 연구소에서. 그들의 목표는 전자 빔이 선형 가속기를 통과한 후 에너지 전자 빔의 위치와 운동량 분포를 재구성하는 것이었습니다. "우리는 재구성 방법이 기존 방법보다 간단한 가속기 물리 측정에서 빔 분포에 대한 훨씬 더 자세한 정보를 추출할 수 있음을 발견했습니다."라고 Roussel은 말합니다.

매우 정확한 예측

단 10개의 데이터 샘플로 모델을 훈련한 후 연구원들은 간단한 측정 세트를 기반으로 추가 10개 샘플에서 전자빔의 역학을 매우 정확하게 예측할 수 있음을 발견했습니다. 이전 접근 방식을 사용했다면 동일한 품질의 결과를 얻기 위해 수천 개의 샘플이 필요했을 것입니다.

Roussel은 “우리의 작업은 입자 빔을 개별 입자 수준까지 제어하는 ​​기술을 개발하려는 가속기 및 빔 물리학 커뮤니티의 목표를 달성하는 데 중요한 단계를 밟고 있습니다.

에 그들의 작업을 보고하는 연구원들은 피지컬 리뷰 레터스 (Physical Review Letters), 새로운 접근 방식의 유연성과 세부 사항이 미래의 실험자들이 실험 데이터에서 유용한 정보를 최대한 추출하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 시간이 지나면 이러한 엄격한 제어를 통해 물리학자들은 물질과 우주의 본질에 대한 근본적인 질문에 답하는 데 한 걸음 더 가까워질 수 있습니다.

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