Phương pháp học máy thiết lập mô hình trạng thái nam châm
Sau một ngày dài làm việc, chúng ta có thể cảm thấy mệt mỏi hoặc phấn chấn. Dù bằng cách nào, con người cũng bị ảnh hưởng bởi những gì đã xảy ra trong quá khứ.
Nam châm máy gia tốc cũng tương tự. Những gì đã xảy ra, như một dòng điện, sẽ ảnh hưởng đến cách chúng hoạt động trong tương lai.
Nếu không hiểu quá khứ của nam châm, các nhà nghiên cứu có thể cần phải thiết lập lại hoàn toàn nó trước khi bắt đầu một thí nghiệm mới. Quá trình có thể mất 10 hoặc 15 phút. Một số máy gia tốc có hàng trăm nam châm. Do đó, quá trình này có thể trở nên tốn thời gian và chi phí.
Giờ đây, một nhóm các nhà nghiên cứu từ Phòng thí nghiệm Máy gia tốc quốc gia SLAC của Bộ Năng lượng và các tổ chức khác đã phát triển một kỹ thuật toán học sử dụng các khái niệm từ máy học.
Từ đó, thiết lập mô hình các trạng thái trước đó của nam châm và đưa ra dự đoán về trạng thái trong tương lai. Cách tiếp cận mới này giúp loại bỏ nhu cầu đặt lại nam châm. Đồng thời, cải thiện hiệu suất máy gia tốc.
“Kỹ thuật mới thay đổi cơ bản cách chúng tôi dự đoán từ trường bên trong máy gia tốc. Điều này có thể cải thiện hiệu suất của máy gia tốc trên toàn thế giới.
Nếu lịch sử của nam châm không được biết rõ, sẽ rất khó để đưa ra các quyết định điều khiển trong tương lai để tạo ra chùm tia cụ thể mà bạn cần cho một thí nghiệm”, nhà khoa học Ryan Roussel cho biết.
Mô hình của nhóm nghiên cứu xem xét một tính chất quan trọng của nam châm được gọi là độ trễ. Nhà khoa học Auralee Edelen thuộc SLAC cho biết: “Độ trễ khiến nam châm điều chỉnh khó khăn hơn.
Các cài đặt tương tự trong một nam châm với kích thước chùm tia ngày hôm qua có thể ảnh hưởng đến kích thước chùm tia khác ngày hôm nay do hiện tượng trễ”.
Mô hình mới của nhóm giúp loại bỏ nhu cầu đặt lại nam châm thường xuyên. Đồng thời, có thể cho phép cả người vận hành máy và các thuật toán điều chỉnh tự động nhìn thấy trạng thái hiện tại của chúng.
10 năm trước, nhiều máy gia tốc không cần tính đến độ nhạy đối với lỗi trễ. Tuy nhiên, theo ông Roussel, khi các phương tiện chính xác hơn như LCLS-II của SLAC được đưa lên mạng, việc dự đoán từ độ trễ trở nên quan trọng hơn bao giờ hết, Mô hình trễ cũng có thể giúp các cơ sở máy gia tốc nhỏ hơn chạy những thí nghiệm có độ chính xác cao hơn.
Nhóm nghiên cứu hy vọng sẽ triển khai phương pháp này trên toàn bộ nam châm tại một cơ sở máy gia tốc. Đồng thời, chứng minh sự cải thiện về độ chính xác dự đoán trên một máy gia tốc hoạt động.
