研究人員使用機器學習優化高功率雷射實驗

高強度和高重複的雷射能快速連續每秒發射多次強大的光。商業聚變能源工廠和先進的燃料型輻射源都依賴這種雷射。然而，人類的反應時間不足以管理這種速射系統，應用面臨挑戰。

為了應對這項挑戰，科學家們正在尋找不同的方法來利用自動化和人工智慧的力量，這些技術具有高強度操作的即時監控能力。

美國勞倫斯利弗莫爾國家實驗室(LLNL)、弗勞恩霍夫雷射技術研究所(ILT)和極光基礎設施(ELI ERIC)的一組研究人員正在捷克進行一項實驗，利用機器學習(ML)優化高功率雷射。他們的目標是提高雷射的效率，以便更好地應用於科學研究和工程技術領域。 這項研究是為了解決目前雷射技術中的一個關鍵問題，即雷射在高功率輸出時往往會

研究人員訓練了一個由LLNL開發的認知模擬開發的機器學習代碼，該代碼基於雷射目標相互作用數據，允許研究人員隨著實驗進行來調整。輸出回饋到ML優化器，使其能夠夠即時微調脈衝形狀。

雷射實驗為期三週，每次實驗持續約12小時，其中雷射發射500次，間隔5秒。每射擊120次後，停止雷射以更換銅靶並檢查毛化目標。

LLNL的首席研究員Matthew Hill說：「我們的目標是證明雷射加速離子和電子在固體目標上的高強度和重複率的可靠診斷。在從機器學習優化演算法到雷射前端的快速回饋的支持下，可以最大限度地提高系統的總離子產量。 ）和創新的機器學習技術，研究人員在理解雷射等離子體相互作用的複雜物理方面取得了重大進展。這種複雜物理面向包括了雷射粒子加速、等離子體動力學和高能量密度物理等。透過這些進展，我們能夠更深入地理解和探索複雜物理系統的細節。這對於

目前為止，研究人員一直依賴傳統的科學方法，需要人工幹預和調整。借助機器學習功能，科學家們能夠更準確地分析大量資料集，並在實驗進行時進行即時調整。

L3-HAPLS是世界上最強大、最快的高強度雷射系統之一。實驗證明了L3-HAPLS具有優異的性能，可重複性好，焦散品質好，對準確定好。 實驗證明L3-HAPLS的能力，證明了它可以應用於多個領域，例如材料加工、醫學研究和科學研究等。這個雷射系統具有高能量、高功率和高重複頻率的特點，為雷射技術的發展帶來了新的突破。 L3-HAPLS

Hill和他的LLNL團隊與弗勞恩霍夫ILT和ELI團隊合作，花了大約一年的時間準備實驗。團隊使用了由實驗室指導研究和開發計劃開發的幾種新儀器，包括再現式閃爍體成像系統和REPPS磁譜儀。

漫長的準備工作得到了回報，實驗成功地產生了強大的數據，這些數據可以作為核融合能、材料科學、醫學治療等各個領域發展的基礎。

生成式人工智慧技術一直處於科學創新和發現的前沿。它正在幫助研究人員突破科學可能性的界限。例如，上週來自麻省理工學院和瑞士巴塞爾大學的研究人員開發了一種新的機器學習框架，以揭示材料科學的新見解。以及人工智慧被證明在藥物發現方面發揮了重要作用。

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