?2021 年 6 月 3 日消息，加利福尼亞州利弗莫爾，勞倫斯利弗莫爾國家實驗室 (LLNL) 的研究人員已將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于高強(qiáng)度短脈沖激光等離子體加速的研究，特別是針對固體目標(biāo)的離子加速。在大多數(shù)情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于研究數(shù)據(jù)集。在當(dāng)前的工作中，LLNL 團(tuán)隊使用它們來探索稀疏采樣的參數(shù)空間，作為完整模擬或?qū)嶒灥奶娲贰?/span>



LLNL 博士后任命者 Blagoje Djordjevic 說：“這項工作主要是為了展示我們?nèi)绾问褂蒙窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來增強(qiáng)我們已有的工具。計算成本高昂的模擬，例如細(xì)胞內(nèi)粒子代碼，仍然是我們工作的一個必要方面，但即使是一個簡單的網(wǎng)絡(luò)，我們也能夠訓(xùn)練一個代理模型，該模型可以可靠地填充有趣的相空間帶。”





該圖像顯示了最大離子能量的參數(shù)掃描，作為由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替代模型生成的激光脈沖持續(xù)時間和強(qiáng)度的函數(shù)。疊加的是來自模擬集成的數(shù)據(jù)點，用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，勞倫斯利弗莫爾國家實驗室提供



在這項工作中，Djordjevic 能夠使用 EPOCH（可擴(kuò)展 PIC 開放協(xié)作）代碼（一種激光等離子體多光子電離 (MPI) 模擬代碼）生成超過 1000 個粒子內(nèi)粒子模擬的集合。模擬產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集涵蓋了幾個數(shù)量級的廣泛實驗參數(shù)，并且可以提取離子能量和電子溫度等值。然后使用該數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練多層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)充當(dāng)代理模型。



代理能夠在幾個數(shù)量級內(nèi)繪制離子能量對激光強(qiáng)度和脈沖持續(xù)時間的依賴性。研究人員注意到對 preplasma 梯度長度尺度依賴性的一個有趣行為，他們用更復(fù)雜的技術(shù)（如集成代理和轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)）進(jìn)一步探索了這一行為。發(fā)現(xiàn)加速的離子能量非線性地取決于激光在擊中主要目標(biāo)之前與之相互作用的低密度前等離子體的輪廓。盡管人們可以期望在相對論等離子體趨膚深度附近找到共振值，但值得注意的是，盡管數(shù)據(jù)稀少，網(wǎng)絡(luò)仍能夠可靠地生成結(jié)果。



最后，在概念驗證中，研究人員展示了如何使用代理從難以直接觀察的實驗數(shù)據(jù)中提取重要的物理信息，例如梯度長度尺度。



Djordjevic 說：“使用稀疏但廣泛的模擬數(shù)據(jù)集，我們能夠訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以可靠地再現(xiàn)訓(xùn)練結(jié)果，并以合理的置信度為參數(shù)空間的未采樣區(qū)域生成結(jié)果。這產(chǎn)生了一個替代模型，我們用它來快速探索感興趣的區(qū)域?！?/span>



據(jù) Djordjevic 的導(dǎo)師 Derek Mariscal 稱，這項工作概述了一種全新的方法來研究短脈沖高強(qiáng)度激光相互作用的物理學(xué)。研究人員認(rèn)為，機(jī)器學(xué)習(xí)方法在科學(xué)中得到廣泛采用，這是在發(fā)展高速、高精度、高能量密度科學(xué)方面向前邁出的重要一步。



Mariscal 說，在過去的 20 年里，大多數(shù)短脈沖激光實驗都假設(shè)所傳遞的激光脈沖基本上是高斯形狀的，盡管這在很大程度上是一個未經(jīng)證實的假設(shè)。



“[實驗室定向研究與開發(fā) (LDRD)] 項目旨在從成形的高強(qiáng)度激光短脈沖中提供定制的光源，同時密切關(guān)注所提供的激光脈沖，”他說：“我們通過建模和一組有限的實驗發(fā)現(xiàn)，這些脈沖細(xì)節(jié)會對產(chǎn)生的電子和離子源產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。”



在短期內(nèi)，這項工作的實施將使兩個 LLNL 項目受益，一個由 Mariscal 領(lǐng)導(dǎo)的 LDRD 項目，其中大型集合將用于模擬離子加速對成形激光脈沖的依賴性，以及一個由 LLNL 物理學(xué)家 Tammy Ma 領(lǐng)導(dǎo)的項目和Timo Bremer 將使用這些集成來訓(xùn)練用于虛擬診斷和操作控制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。



激光等離子體加速已經(jīng)在慣性約束聚變?nèi)蝿?wù)中具有重要應(yīng)用，因為國家點火裝置 (NIF) 使用相對較短、皮秒長的激光脈沖來加速熱電子，進(jìn)而產(chǎn)生 X 射線，用于在設(shè)施的中心。



Djordjevic 說：“在不久的將來，我們將生成一組新的模擬，以支持我們團(tuán)隊今年夏天將在高重復(fù)率激光系統(tǒng)上進(jìn)行的兩項實驗。這個項目最重要的方面是我們將形成短的飛秒級激光脈沖，其中 NIF 的激光在納秒級進(jìn)行整形。這將需要我們進(jìn)行更多的模擬，我們不僅要改變目標(biāo)箔厚度、激光強(qiáng)度和持續(xù)時間等標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)，還要改變光譜對激光輪廓的相位貢獻(xiàn)?！?/span>



該研究發(fā)表在《等離子體物理學(xué)》上。

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來源：賢集網(wǎng)
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