Forscher nutzen maschinelles Lernen, um Experimente mit Hochleistungslasern zu optimieren

Hochintensive und repetitive Laser können mehrmals pro Sekunde in schneller Folge starkes Licht aussenden. Kommerzielle Fusionskraftwerke und fortschrittliche brennstoffbasierte Strahlungsquellen sind auf solche Laser angewiesen. Allerdings reicht die menschliche Reaktionszeit nicht aus, um solche Schnellfeuersysteme zu verwalten, was die Anwendung zu einer Herausforderung macht.

Um dieser Herausforderung zu begegnen, suchen Wissenschaftler nach verschiedenen Möglichkeiten, die Leistungsfähigkeit von Automatisierung und künstlicher Intelligenz zu nutzen, die über Echtzeitüberwachungsfunktionen für hochintensive Operationen verfügen.

Ein Forscherteam des Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL), des Fraunhofer-Instituts für Lasertechnik (ILT) und der Aurora Infrastructure (ELI ERIC) in den Vereinigten Staaten führt in der Tschechischen Republik ein Experiment mit maschinellem Lernen (ML) durch. optimiert Hochleistungslaser. Ihr Ziel ist es, die Effizienz von Lasern für bessere Anwendungen in der wissenschaftlichen Forschung und Ingenieurstechnik zu verbessern. Die Forschung zielte darauf ab, ein zentrales Problem der aktuellen Lasertechnologie anzugehen, nämlich dass Laser bei hoher Ausgangsleistung tendenziell ausfallen. Die Forscher trainierten einen Code für maschinelles Lernen, der mit kognitiven Simulationen entwickelt wurde, die am LLNL auf der Grundlage von Laser-Zielinteraktionsdaten entwickelt wurden, die es Forschern ermöglichen Anpassungen im Verlauf des Experiments. Die Ausgabe wird an den ML-Optimierer zurückgeführt, sodass dieser die Impulsform in Echtzeit feinabstimmen kann.

Das Laserexperiment dauerte drei Wochen, jedes Experiment dauerte etwa 12 Stunden, in denen der Laser 500 Mal im Abstand von 5 Sekunden abgefeuert wurde. Stoppen Sie nach jeweils 120 Schüssen den Laser, um das Kupferziel auszutauschen, und überprüfen Sie das aufgeraute Ziel.

Matthew Hill, Hauptforscher am LLNL, sagte: „Unser Ziel ist es, eine zuverlässige Diagnose von laserbeschleunigten Ionen und Elektronen auf festen Zielen mit hoher Intensität und Wiederholbarkeit zu demonstrieren. Dies wird durch schnelles Feedback von Optimierungsalgorithmen für maschinelles Lernen erreicht.“ Das Laser-Frontend. Mit Unterstützung kann die Gesamtionenausbeute des Systems maximiert werden Mithilfe neuer Techniken entwickeln Forscher einen neuen Ansatz zum Verständnis der Laser-Plasma-Wechselwirkungen. In der komplexen Physik der Wirkung wurden erhebliche Fortschritte erzielt. Zu den Aspekten dieser komplexen Physik gehören die Laserteilchenbeschleunigung, die Plasmadynamik und die Physik hoher Energiedichte. Durch diese Fortschritte sind wir in der Lage, die Details komplexer physikalischer Systeme tiefer zu verstehen und zu erforschen. Dies ist wichtig für

Bisher haben sich Forscher auf traditionelle wissenschaftliche Methoden verlassen, die menschliches Eingreifen und Anpassungen erfordern. Mit maschinellen Lernfunktionen können Wissenschaftler große Datensätze genauer analysieren und während der Experimente Anpassungen in Echtzeit vornehmen.

L3-HAPLS ist eines der leistungsstärksten und schnellsten Hochintensitätslasersysteme der Welt. Experimente haben gezeigt, dass L3-HAPLS eine hervorragende Leistung, gute Wiederholbarkeit, gute Kaustikqualität und gute Ausrichtung aufweist. Experimente haben die Leistungsfähigkeit von L3-HAPLS demonstriert und bewiesen, dass es in mehreren Bereichen eingesetzt werden kann, beispielsweise in der Materialverarbeitung, der medizinischen Forschung und der wissenschaftlichen Forschung. Dieses Lasersystem zeichnet sich durch hohe Energie, hohe Leistung und hohe Wiederholungsrate aus und bringt neue Durchbrüche in der Entwicklung der Lasertechnologie. L3-HAPLS

Hill und sein LLNL-Team haben in Zusammenarbeit mit den Teams von Fraunhofer ILT und ELI etwa ein Jahr mit der Vorbereitung des Experiments verbracht. Das Team nutzte mehrere neue Instrumente, die im Rahmen des Laboratory Directed Research and Development Program entwickelt wurden, darunter ein reproduzierbares Szintillator-Bildgebungssystem und ein REPPS-Magnetspektrometer.

Die langen Vorbereitungen haben sich ausgezahlt und das Experiment hat erfolgreich aussagekräftige Daten geliefert, die als Grundlage für die Entwicklung in verschiedenen Bereichen wie Kernfusionsenergie, Materialwissenschaften und medizinischen Behandlungen dienen können.

Die Technologie der generativen künstlichen Intelligenz stand schon immer an der Spitze wissenschaftlicher Innovationen und Entdeckungen. Es hilft Forschern, die Grenzen des wissenschaftlichen Möglichen zu erweitern. Beispielsweise haben Forscher des MIT und der Universität Basel in der Schweiz letzte Woche ein neues Framework für maschinelles Lernen entwickelt, um neue Erkenntnisse in der Materialwissenschaft zu gewinnen. Und künstliche Intelligenz spielt nachweislich eine wichtige Rolle bei der Arzneimittelentwicklung.

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