Cada año, Investigadores de todo el mundo visitan el Laboratorio Nacional Acelerador SLAC del Departamento de Energía para realizar cientos de experimentos en química. ciencia de los Materiales, investigación en biología y energía en el láser de rayos X de Linac Coherent Light Source (LCLS). LCLS crea rayos X ultrabrillantes a partir de haces de electrones de alta energía producidos en un acelerador de partículas lineal gigante.

Los experimentos en LCLS se realizan las 24 horas del día, en dos turnos de 12 horas por día. Al comienzo de cada turno, los operadores deben ajustar el rendimiento del acelerador para preparar el haz de rayos X para el próximo experimento. Algunas veces, También se necesitan ajustes adicionales durante un turno. En el pasado, los operadores han dedicado cientos de horas cada año a esta tarea, llamado afinación del acelerador.

Ahora, Los investigadores de SLAC han desarrollado una nueva herramienta, usando el aprendizaje automático, que puede hacer que parte del proceso de ajuste sea cinco veces más rápido en comparación con los métodos anteriores. Describieron el método en Cartas de revisión física el 25 de marzo.

Sintonizando el rayo

La producción del potente haz de rayos X de LCLS comienza con la preparación de un haz de electrones de alta calidad. Luego, parte de la energía de los electrones se convierte en luz de rayos X dentro de imanes especiales. Las propiedades del haz de electrones, que debe ser denso y bien enfocado, son un factor crítico en la calidad del haz de rayos X.

"Incluso una pequeña diferencia en la densidad del haz de electrones puede tener una gran diferencia en la cantidad de rayos X que se emiten al final, "dice Daniel Ratner, jefe de la iniciativa de aprendizaje automático de SLAC y miembro del equipo que desarrolló la nueva técnica.

El acelerador utiliza una serie de 24 imanes especiales, llamados imanes cuadrupolos, para enfocar el haz de electrones de manera similar a como las lentes de vidrio enfocan la luz. Tradicionalmente, Los operadores humanos giraban cuidadosamente las perillas para ajustar los imanes individuales entre turnos para asegurarse de que el acelerador produjera el haz de rayos X necesario para un experimento en particular. Este proceso consumía mucho tiempo de los operadores, tiempo que podían dedicar a otras tareas importantes que mejoran el rayo para los experimentos.

Hace unos pocos años, Los operadores de LCLS adoptaron un algoritmo informático que automatizó y aceleró este ajuste magnético. Sin embargo, vino con sus propias desventajas. Su objetivo era mejorar el haz de rayos X haciendo ajustes aleatorios a la fuerza de los imanes. Pero a diferencia de los operadores humanos, este algoritmo no tenía conocimiento previo de la estructura del acelerador y no podía hacer conjeturas fundamentadas en su ajuste que, en última instancia, podrían haber conducido a resultados aún mejores.

Es por eso que los investigadores de SLAC decidieron desarrollar un nuevo algoritmo que combina el aprendizaje automático (programas informáticos "inteligentes" que aprenden cómo mejorar con el tiempo) con conocimientos sobre la física del acelerador.

"El enfoque de aprendizaje automático está tratando de unir todo esto para brindar a los operadores mejores herramientas para que puedan enfocarse en otros problemas importantes, "dice Joseph Duris, un científico de SLAC que dirigió el nuevo estudio.

Un mejor rayo más rápido

El nuevo enfoque utiliza una técnica llamada proceso gaussiano, que predice el efecto que tiene un ajuste particular del acelerador sobre la calidad del haz de rayos X. También genera incertidumbres para sus predicciones. Luego, el algoritmo decide qué ajustes probar para obtener las mayores mejoras.

Por ejemplo, puede decidir intentar un ajuste dramático cuyo resultado es muy incierto pero que podría conducir a una gran recompensa. Eso significa este nuevo El algoritmo aventurero tiene más posibilidades que el algoritmo anterior de realizar los ajustes necesarios para crear el mejor haz de rayos X posible.

Los investigadores de SLAC también utilizaron datos de operaciones anteriores de LCLS para enseñar al algoritmo qué fuerzas de los imanes han dado lugar típicamente a rayos X más brillantes. dando al algoritmo una forma de hacer conjeturas fundamentadas sobre los ajustes que debería intentar. Esto equipa al algoritmo con el conocimiento y la experiencia que los operadores humanos tienen naturalmente, y que faltaba el algoritmo anterior.

"Podemos confiar en ese conocimiento de la física, ese conocimiento institucional, para mejorar las predicciones, "Dice Duris.

La comprensión de las relaciones de los imanes entre sí también mejoró la técnica. Los imanes de cuadrupolo funcionan en pares, y aumentar su poder de enfoque, la fuerza de un imán en un par debe aumentarse mientras que la del otro disminuye.

Con el nuevo proceso, sintonizar los imanes cuadrupolos se ha vuelto de tres a cinco veces más rápido, estiman los investigadores. También tiende a producir haces de mayor intensidad que el algoritmo utilizado anteriormente.

"Nuestra capacidad para aumentar nuestra eficiencia de ajuste es realmente, realmente crítico para poder entregar un haz más rápido y con mejor calidad a personas que vienen de todo el mundo para realizar experimentos, "dice Jane Shtalenkova, un operador de aceleración en SLAC que trabajó con Duris, Ratner y otros para desarrollar la nueva herramienta.

Más allá de LCLS

El mismo método puede extenderse para sintonizar otras propiedades del haz de rayos X o de electrones que los científicos pueden querer optimizar para sus experimentos. Por ejemplo, los investigadores podrían aplicar la técnica para maximizar la señal que obtienen de su muestra después de que es alcanzada por el haz de rayos X de LCLS.

Esta flexibilidad también hace que el nuevo algoritmo sea útil para otras instalaciones.

"Lo bueno de este algoritmo de aprendizaje automático es que puede realizar transferencias de tecnología con relativa facilidad, "dice Adi Hanuka, un científico de SLAC que ha estado probando la técnica en otros tres aceleradores:SPEAR3, el anillo del acelerador que alimenta la fuente de luz de radiación sincrotrón de Stanford (SSRL) de SLAC; PEGASUS en la Universidad de California, Los Angeles; y la Fuente de Fotones Avanzada (APS) en el Laboratorio Nacional Argonne del DOE.

"Esta herramienta ahora existe en varios laboratorios, "Hanuka dice." Con suerte, pronto lo integraremos en más laboratorios ".