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深度学习螺栓激光驱动离子加速研究

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加利福尼亚州立利热河,2021年6月3日 - 劳伦斯利弗鲁尔国家实验室(LLNL)的研究人员将神经网络应用于高强度短脉冲激光的研究等离子体加速度,特别是来自固体目标的离子加速度。在大多数情况下,神经网络被用来研究数据集。在目前的工作中,LLNL团队使用它们来探索稀疏采样参数空间,作为完全模拟或实验的替代品。

LLNL博士后Blagoje Djordjevic说:“这项工作主要是简单地演示了我们如何使用神经网络等机器学习技术来增强我们已有的工具。”“计算上昂贵的模拟,如细胞内粒子代码,仍然是我们工作的一个必要方面,但通过一个简单的网络,我们可以训练一个替代模型,可以可靠地填补有趣的相空间。”
该图像显示了作为由神经网络代理模型产生的激光脉冲持续时间和强度的最大离子能量的参数扫描。occopaid是来自模拟集合的DataPoints培训神经网络。由劳伦斯利弗鲁尔国家实验室提供
该图像显示了作为由神经网络代理模型产生的激光脉冲持续时间和强度的最大离子能量的参数扫描。覆盖物是来自模拟集合的数据点来训练神经网络。由劳伦斯利弗莫尔国家实验室提供。

在工作,Djordjevic能够生成一个超过1000 particle-in-cell模拟使用时代(可扩展的照片开放协作)代码,激光等离子体多光子电离(MPI)模拟代码模拟了一个数据集,覆盖范围广泛的实验参数在几个数量级,可以提取离子能量和电子温度等值。然后,该数据集被用来训练一个多层的、完全连接的神经网络,作为一个代理模型。

代理能够在几个级别上映射离子能量对激光强度和脉冲持续时间的依赖性。研究人员注意到依赖于预增级梯度长度尺度的有趣行为,它们进一步探索了更精细的技术,例如集合代理和转移学习。发现加速离子能量在欠孔预增孔的轮廓上非线性地取决于激光器在其击中主要目标之前与之相互作用的轮廓。虽然人们可以期望在相对论的等离子皮肤深度附近找到共振值,但是值得注意的是,尽管数据的稀疏性,网络能够可靠地产生结果。

最后,在概念证明中,研究人员展示了如何用于从难以直接观察的实验数据中提取重要物理信息,例如梯度长度尺度。

Djordjevic说:“使用稀疏但广泛的模拟数据集,我们能够训练神经网络可靠地再现训练结果,并以合理的信心生成参数空间的未采样区域的结果。”“这就产生了一个替代模型,我们用来快速探索感兴趣的区域。”

根据德里克Mariscal的说法,作为Djordjevic的导师,工作概述了一种完全新的方法,以研究短脉冲高强度激光相互作用的物理学。研究人员认为,机器学习方法在科学方面看到广泛采用,这是发展高速,高精度,高能量密度科学的基本上前进。

在过去的20年中,大多数短脉冲激光实验假设交付的激光脉冲基本上是高斯形状的,但这在很大程度上是一个未经验证的假设。

他说:“实验室指导研究和发展(LDRD)项目旨在提供定制的来源,形状高强度激光短脉冲,同时密切关注交付的激光脉冲。”“我们通过建模和一系列有限的实验发现,这些脉冲细节可以对产生的电子和离子源产生深远的影响。”

在短期内,这项工作的实施将有利于两个LLNL项目,一个由Mariscal领导的LDRD项目,在该项目中,大型集成将用于模拟离子加速对形状激光脉冲的依赖,以及由LLNL物理学家Tammy Ma和Timo Bremer领导的一个项目,这些集成将用于训练神经网络进行虚拟诊断和操作控制。

激光等离子体加速已经对惯性监禁融合使命具有重要应用,因为国家点火设施(NIF)使用相对较短的皮秒,长的激光脉冲来加速热电子,这反过来产生X射线,用于成像胶囊内爆the facility’s center.

Djordjevic说:“在不久的将来,我们将生成一套新的模拟,以支持我们的团队今年夏天将在高重复频率激光系统上进行的两个实验。”“这个项目最重要的方面是,我们将塑造短的,飞秒级的激光脉冲,而NIF的激光器是塑造在纳秒级。这将需要我们进行更多的模拟,我们不仅要改变目标箔厚度、激光强度和持续时间等标准参数,还要改变光谱相位对激光轮廓的贡献。”

这项研究发表在等离子体物理学www.doi.org/10.1063/5.0045449)。

photonics.com.
2021年6月
词汇表
等离子体
由电子和离子组成的气体。
研究与技术 激光 深度学习 机器学习 神经网络 模拟 超快激光器 等离子体 离子加速 劳伦斯利弗莫尔国家实验室 劳伦斯利弗莫尔国家实验室 劳伦斯利弗莫罗尔 llnl. 等离子体物理学 美洲

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Laurin出版,Photonics Media
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