Как нейросети, RL и байесовскую оптимизацию стали использовать на ускорителях заряженных частиц

Ускорители заряженных частиц — уникальные машины, играющие ключевую роль в фундаментальной науке и прикладных исследованиях. Они помогают заглянуть внутрь материи, создавать новые материалы и лекарства, а также раскрывать тайны Вселенной — от бозона Хиггса до реликтового излучения. Ускорители заряженных частиц — сложные установки, которые требуют высокой точности работы. Даже небольшое отклонение пучка, сравнимое с долей толщины человеческого волоса, может иметь значение. Чтобы справляться с такими задачами, всё чаще используют методы машинного обучения. В статье мы расскажем о том, как применяют методов машинного обучения на ускорителях по всему миру. Например, нейронные сети стабилизируют орбиту пучка и оптимизируют параметры ускорителей, обучение с подкреплением используется для управления пучками заряженных частиц в сложных условиях, а байесовская оптимизация помогает решать многокритериальные задачи настройки ускорителей.

https://habr.com/ru/companies/ods/articles/868748/

#машинное_обучение #нейросети #reinforcementlearning #байесовская_оптимизация #оптимизация_экспериментов #инновации_в_технологиях #научные_исследования #научнопопулярное #ускоритель_частиц #коллайдер