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人工智能應(yīng)用到同步輻射光源上,可增強(qiáng)光束性能

獨愛72H ? 來源:百家號 ? 作者:百家號 ? 2019-11-11 16:14 ? 次閱讀

(文章來源:百家號)

同步輻射光源是強(qiáng)大的設(shè)施,通過加速電子在受控光束中發(fā)射光,產(chǎn)生各種“顏色”或波長的光(從紅外到X射線)。像能源部勞倫斯·伯克利國家實驗室(Berkeley Lab)高級光源這樣的同步加速器,能讓科學(xué)家使用這種光以各種方式探索樣品,范圍從材料科學(xué)、生物學(xué)和化學(xué)到物理和環(huán)境科學(xué)。研究人員已經(jīng)找到了升級這些機(jī)器的方法,以產(chǎn)生更強(qiáng)、更聚焦、更一致的光束,從而能夠在廣泛的樣本類型中進(jìn)行新的、更復(fù)雜和詳細(xì)的研究。

但是一些光束特性仍然表現(xiàn)出性能的波動,這對某些實驗提出了挑戰(zhàn)。其中許多同步加速器設(shè)備為數(shù)十個同時進(jìn)行的實驗提供不同類型的光。并且在這些單獨的光束線上增強(qiáng)光束屬性的小調(diào)整可以反饋到整個設(shè)施整體光束性能中。同步加速器的設(shè)計者和操作員幾十年來一直在與各種方法搏斗,以補(bǔ)償這些波動中最頑固的部分。現(xiàn)在,伯克利實驗室和加州大學(xué)伯克利分校的一個大型研究團(tuán)隊,已經(jīng)成功地證明了機(jī)器學(xué)習(xí)工具如何通過調(diào)整來提高實驗光束大小的穩(wěn)定性。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別該數(shù)據(jù)中的模式,并確定不同的器件參數(shù)如何影響電子束的寬度,機(jī)器學(xué)習(xí)算法還建議對磁鐵進(jìn)行調(diào)整,以優(yōu)化電子束。由于電子束的大小反映了磁鐵產(chǎn)生的光束,因此該算法還優(yōu)化了用于研究ALS材料特性的光束。

在ALS上的成功演示表明,該技術(shù)一般也可以應(yīng)用于其他光源,并且將特別有利于通過升級ALS(稱為ALS-U項目)而實現(xiàn)的專業(yè)研究。伯克利實驗室(Berkeley Lab)下屬機(jī)構(gòu)西村博史(Hiroshi Nishimura)說:這就是它的美妙之處,無論加速器是什么,無論傳統(tǒng)解決方案是什么,這個解決方案都可以在此之上。

今年早些時候,研究人員在ALS環(huán)周圍的兩個不同地點成功測試了該算法,ALS其他用戶進(jìn)行新算法測試實驗,并要求對任何意想不到的性能問題提供反饋。ALS的博士后研究員C·內(nèi)森·梅爾頓(C.Nathan Melton)說:在用戶操作方面進(jìn)行了一致的測試。機(jī)器學(xué)習(xí)研究首席研究員、ALS加速器運營與開發(fā)的副手西蒙·利曼(Simon Leemann)說:對測試沒有任何負(fù)面反饋,研究團(tuán)隊使用其中一條監(jiān)測光束線是不斷測量加速器性能的診斷光束線,另一條是實驗正在積極運行的光束線。

具有活躍實驗的光束線(beamline 5.3.2.2)使用了一種被稱為掃描透射X射線顯微鏡(STXM)的技術(shù),那里的科學(xué)家報告說在實驗中改善了光束性能。機(jī)器學(xué)習(xí)小組注意到,增強(qiáng)的光束性能也非常適合先進(jìn)的X射線技術(shù),如排版印刷,它可以將樣品的結(jié)構(gòu)分解到納米級;以及X射線光子相關(guān)光譜(XPCS),這對于研究沒有均勻結(jié)構(gòu)高濃度材料的快速變化非常有用。其他需要可靠、高度聚焦恒定強(qiáng)度光束與樣品相互作用的實驗也可以從機(jī)器學(xué)習(xí)增強(qiáng)中受益。

隨著對樣品的小面積掃描,實驗要求變得越來越苛刻,所以必須找到新的方法來糾正這些不完美之處。光源是一直在努力解決的核心問題,以及機(jī)器學(xué)習(xí)工具所解決的問題,是在光束線源點處波動的垂直電子束尺寸。源點是光源處的電子束發(fā)射,到特定光束線實驗光的點,雖然電子束在這一點上的寬度是自然穩(wěn)定,但它的高度(或垂直源大小)可以波動。這一努力克服了最初對機(jī)器學(xué)習(xí)提高加速器性能可行性的懷疑,并打開了此類工具如何產(chǎn)生真正效益的“黑匣子”。

這不是一個傳統(tǒng)上屬于加速器社區(qū)的工具,研究成功地將來自兩個不同社區(qū)的人聚集在一起,解決了一個非常棘手的問題。機(jī)器學(xué)習(xí)從根本上需要兩件事:問題需要可重現(xiàn),需要大量的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)顯示,當(dāng)在各個光束線上進(jìn)行調(diào)整時,電子束性能中出現(xiàn)了微小光點,并且該算法找到了一種方法來調(diào)整電子束,使其比傳統(tǒng)方法更好地抵消了這種影響這個問題由大約35個參數(shù)組成,這真的太復(fù)雜了,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一旦被訓(xùn)練就做了什么,它能提供了一個預(yù)測,如果它根本不做任何事情來糾正它,那么機(jī)器中的源大小會發(fā)生什么情況。

在這個模型中有一個額外參數(shù),描述了在某種類型磁鐵中所做的改變?nèi)绾斡绊懺闯叽纭K韵聛硪龅木褪沁x擇參數(shù),根據(jù)這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測,產(chǎn)生研究想要創(chuàng)建的光束尺寸,并將其應(yīng)用到機(jī)器上。算法指導(dǎo)的系統(tǒng)現(xiàn)在可以以每秒10次的速率進(jìn)行校正,盡管每秒三次似乎足以提高這個階段的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊從能源部獲得了兩年資金,以便與SLAC國家加速器實驗室的斯坦福同步輻射光源合作,開展這個和其他機(jī)器學(xué)習(xí)項目。研究人員表示:人工智能這個流行詞似乎已經(jīng)在研究界流行了很多年,不過,這一次它似乎終于變成了真實的東西。
(責(zé)任編輯:fqj)

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