雖然過去十年機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步對(duì)圖像分類、自然語言處理和模式識(shí)別等應(yīng)用產(chǎn)生了重大影響，但科學(xué)努力才剛剛開始利用這項(xiàng)技術(shù)。這在處理大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)時(shí)最為顯著。

在 勞倫斯利弗莫爾國(guó)家實(shí)驗(yàn)室 (LLNL) 進(jìn)行的研究是第一個(gè)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研究的研究，特別是針對(duì)固體目標(biāo)的離子加速。雖然在大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例中，它們主要用于研究數(shù)據(jù)集，但在這項(xiàng)工作中，團(tuán)隊(duì)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?yàn)的替代品。

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(shí)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(diǎn)，用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。圖片來源：LLNL

該研究發(fā)表在 《等離子體物理學(xué)》中 ，并被突出顯示為編輯精選。LLNL 博士后任命者 Blagoje Djordjevi? 是第一作者，合著者包括 Andreas Kemp、Joohwan Kim、Scott Wilks、Tammy Ma 和 Derek Mariscal，以及麻省理工學(xué)院的 Raspberry Simpson。這項(xiàng)工作由實(shí)驗(yàn)室指導(dǎo)研究與開發(fā) (LDRD) 項(xiàng)目和能源部資助。

“這項(xiàng)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，”Djordjevi? 說。“計(jì)算成本高昂的模擬(例如粒子內(nèi)代碼)仍然是我們工作的一個(gè)必要方面，但即使是一個(gè)簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)，我們也能夠訓(xùn)練一個(gè)代理模型，該模型可以可靠地填充有趣的相空間帶。”

從模擬集成中提取的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。顯示了 (a) 電子和 (b) 500 fs 處的氘核的相空間圖以及 (c) 和 (d) 中的相應(yīng)能譜。我們特別關(guān)注作為品質(zhì)因數(shù)的兩個(gè)標(biāo)量，(b)中圈出的峰值離子能量 Ei 和(c)中顯示的熱電子溫度 Te。圖片來源：LLNL

Djordjevi? 使用 EPOCH 代碼生成了超過 1,000 個(gè)細(xì)胞內(nèi)粒子模擬的集合。該數(shù)據(jù)集涵蓋了廣泛的感興趣的實(shí)驗(yàn)參數(shù)，涵蓋了幾個(gè)數(shù)量級(jí)。他從中提取了感興趣的物理參數(shù)，例如離子能量 E i 和電子溫度Te，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)。

經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)充當(dāng)代理模型來探索感興趣的參數(shù)空間，特別是用于特征發(fā)現(xiàn)。演示了如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速探索這個(gè)空間，在幾個(gè)數(shù)量級(jí)上繪制離子能量對(duì)激光強(qiáng)度和脈沖持續(xù)時(shí)間 τ 的依賴性。

代理還用于發(fā)現(xiàn)依賴于前等離子體梯度長(zhǎng)度尺度 L g的有趣行為， 并且使用更復(fù)雜的技術(shù)(例如集成代理和遷移學(xué)習(xí))進(jìn)一步探索了該數(shù)量。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。雖然人們可以期望在相對(duì)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)仍能夠可靠地生成這一結(jié)果。最后，作為概念證明，展示了如何使用代理從難以直接觀察的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中提取重要的物理信息，例如梯度長(zhǎng)度尺度。

Djordjevi? 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，并以合理的信心為參數(shù)空間的未采樣區(qū)域生成結(jié)果。“這產(chǎn)生了一個(gè)替代模型，我們用它來快速探索感興趣的區(qū)域。”

作為 Djordjevi? 的導(dǎo)師的 Derek Mariscal 說，這項(xiàng)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)。機(jī)器學(xué)習(xí)方法現(xiàn)在在科學(xué)中被廣泛采用，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，過去 20 年的大多數(shù)短脈沖激光實(shí)驗(yàn)都假設(shè)所傳遞的激光脈沖基本上是高斯形狀，但這在很大程度上是一個(gè)未經(jīng)證實(shí)的假設(shè)。

“LDRD 項(xiàng)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(shí)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(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，這些脈沖細(xì)節(jié)會(huì)對(duì)產(chǎn)生的電子和離子源產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。”

從根本上說，高能(keV 到 MeV)電子被激光與目標(biāo)相互作用推動(dòng)，這些電子可用于加速質(zhì)子、重離子或產(chǎn)生明亮的 X 射線源。由于存在幾乎無限的可能的激光脈沖形狀集，因此需要通過實(shí)驗(yàn)或模擬來檢查非常廣泛的參數(shù)空間。

“執(zhí)行模擬參數(shù)掃描的技術(shù)并不新穎;然而，機(jī)器學(xué)習(xí)的力量在于在稀疏間隔的點(diǎn)之間進(jìn)行插值，”馬里斯卡爾說。“這大大節(jié)省了計(jì)算能力，因?yàn)檫@種性質(zhì)的模擬可能非常昂貴。”

Djordjevi? 說，這項(xiàng)研究通過利用相對(duì)低成本的模擬集成來盡可能多地覆蓋，驗(yàn)證了使用機(jī)器學(xué)習(xí)來探索感興趣的物理的方法。

工作繼續(xù)

這項(xiàng)工作的立即應(yīng)用將使兩個(gè) LLNL 項(xiàng)目受益，一個(gè)由 Mariscal 領(lǐng)導(dǎo)的 LDRD 項(xiàng)目，其中大型集合將用于模擬離子加速對(duì)成形激光脈沖的依賴性，以及一個(gè)由 LLNL 物理學(xué)家 Tammy Ma 和 Timo Bremer 領(lǐng)導(dǎo)的項(xiàng)目，其中這些集成將用于訓(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?yàn)閲?guó)家點(diǎn)火裝置 (NIF) 使用相對(duì)較短、皮秒長(zhǎng)的激光脈沖來加速熱電子，進(jìn)而產(chǎn)生 X 射線，用于在NIF 的中心。

Djordjevi? 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(duì)今年夏天將在高重復(fù)率激光系統(tǒng)上進(jìn)行的兩項(xiàng)實(shí)驗(yàn)。” “這個(gè)項(xiàng)目最重要的方面是我們將塑造短的飛秒級(jí)激光脈沖，其中 NIF 的激光在納秒級(jí)上成型。這將需要我們運(yùn)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(shí)間等標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)，還要改變光譜相位對(duì)激光輪廓的貢獻(xiàn)。”

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