Повышение эффективности ускорителей частиц с помощью ИИ
|
По мере того, как технологии ускорителей частиц переходят в эпоху высокой яркости, потребность в исключительной точности и беспрецедентной энергии столкновений продолжает расти. Учитывая также стремление лаборатории снизить энергопотребление и затраты, конструкция и эксплуатация ускорителей ЦЕРНА должны постоянно совершенствоваться, чтобы быть максимально эффективными. |
Для решения этой проблемы был создан проект "Эффективные ускорители элементарных частиц" (EPA) — команда специалистов из различных подразделений ЦЕРНА, занимающихся ускорителями, оборудованием и контролем, которые совместно работают над повышением эффективности ускорителя. |
После семинара, проведенного в 2022 году, был создан аналитический центр для планирования модернизации БАК с высокой светимостью (HL-LHC), который подготовил семь рекомендаций по повышению эффективности для Агентства по охране окружающей среды. |
"Идея заключалась в том, чтобы рассмотреть эффективность в самом широком смысле", - говорит Алекс Хушауэр, ответственный инженер CERN PS и член Агентства по охране окружающей среды. "Нам нужна была структура, которую можно было бы применить к каждой машине в ускорительном комплексе". |
Для этого команда разработала девять рабочих пакетов по повышению эффективности, которые будут внедрены в течение нескольких лет, предшествующих началу эксплуатации HL-LHC. |
"Из наших обсуждений в аналитическом центре по повышению эффективности стало ясно, что автоматизация - это путь вперед", - говорит руководитель проекта EPA Верена Кейн. "Это означает использование автоматизации как традиционным способом, так и с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения". |
Например, искусственный интеллект может помочь физикам бороться с гистерезисом магнитов ускорителя. Это происходит, когда поле магнитов ускорителя, в которых преобладает железо, не может быть описано простым отображением тока в электромагните на поле. |
Если это не учитывать, это может привести к несогласованности запрограммированных полей и негативному влиянию на качество луча, например, к снижению стабильности и точности траектории луча. Сегодня эти ошибки поля настраиваются вручную для корректировки поля, что требует времени и энергии. |
"Гистерезис возникает потому, что фактическое магнитное поле определяется не только током в источнике питания, но и историей возникновения магнита", - говорит Кейн. "Сложность заключается в том, что мы не можем смоделировать это аналитически — мы не можем точно определить, какой ток необходим для создания правильного поля для пучка в магните ускорителя — по крайней мере, с требуемой точностью. Но ИИ может извлечь уроки из исторических данных магнита и разработать точную модель". |
Команда провела первоначальные тесты с использованием магнитов в SPS и надеется в ближайшие годы обучить ИИ работе на всех ускоряющих магнитах ЦЕРНа. |
В то время как эксперименты в ускорительном комплексе ЦЕРНА уже используют автоматизацию, искусственный интеллект и машинное обучение для облегчения сбора данных, до сих пор большая часть управления лучом и ускорителем выполнялась вручную. |
"Большинство машин с низким энергопотреблением, таких как PS, были построены в эпоху, когда автоматизация в том виде, в каком мы ее знаем сегодня, была просто невозможна", - продолжает Кейн. Еще одна область, где автоматизация может революционизировать эффективность, - это планирование. |
"Различные пучки в ускорительном комплексе создаются один за другим, и это должно быть организовано таким образом, чтобы луч можно было извлечь из одной машины и ввести в следующую в нужный момент", - говорит она. "Иногда нам приходится менять расписание от 20 до 40 раз в день, и каждый раз это может занимать около 5 минут. Эта задача, которая в настоящее время выполняется вручную, составляет большую часть работы сотрудников центра управления". |
Автоматизировав этот процесс, операторы центра управления смогут тратить больше времени на работу с лучами, чем на планирование. |
Другими направлениями деятельности EPA являются автоматизированное заполнение БАК, автопилоты, автоматическое восстановление и предотвращение неисправностей, автоматическое тестирование и секвенирование, автоматический контроль параметров и оптимизация. Команда надеется продолжить свои исследования в течение следующих пяти лет, используя для проведения тестов LHC Run 3 и Long Shutdown 3. |
"Благодаря проекту EPA мы впервые будем использовать искусственный интеллект и автоматизацию для ускорителей в больших масштабах", - продолжает Хушауэр. "Если мы сможем производить лучи более высокого качества, мы сможем эксплуатировать комплекс в течение меньшего времени, получая более качественные физические данные и снижая общее энергопотребление". |
Источник |
При использовании материалов с сайта активная ссылка на него обязательна
|