13.05.2024

Maschinelles Lernen optimiert Experimente mit dem Hochleistungslaser

Schnelle Kopplung eines Optimierungsalgorithmus an das Laser-Frontend maximiert Ausbeute der generierten Ionenstrahlung.

Ein internationales Forschungsteam des Lawrence Livermore National Laboratory, des Fraunhofer-Instituts für Lasertechnik und der Extreme Light Infrastructure hat gemeinsam ein Experiment zur Optimierung von Hochleistungslasern mit hoher Wiederholrate mithilfe von maschinellem Lernen durchgeführt. Dieses Experiment stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Erforschung, dem Verständnis und der praktischen Anwendung von Hochenergielasern dar.

Abb.: Internationales Forscherteam.
Abb.: Internationales Forscherteam des Lawrence Livermore National Laboratory, des Fraunhofer ILT und der ELI - Extreme Light Infrastructure in der ELI Beamlines Facility, Prag, Tschechische Republik.
Quelle: ELI ERIC

„Unser Ziel war es, eine robuste Diagnose von laserbeschleunigten Ionen und Elektronen aus festen Targets bei hoher Intensität und Wiederholrate zu demonstrieren“, erklärt Matthew Hill, leitender Forscher des LLNL. „Durch die schnelle Kopplung eines Optimierungsalgorithmus aus dem Bereich des maschinellen Lernens an das Laser-Frontend war es möglich, die Ausbeute der generierten Ionenstrahlung zu maximieren.“

Durch die Kombination modernster Lasertechnologie mit maschinellem Lernen eröffnen diese gemeinsamen Forschungsaktivitäten neue Möglichkeiten für die Erforschung verschiedenster anderer Fachgebiete wie beispielsweise der medizinischen Therapie, der Materialwissenschaften oder aber des Kulturerbes.

Mehr als viertausend Schüsse, die während der Testphase abgegeben wurden und durchweg Laserintensitäten von 3x1021 Watt pro Quadratzentimeter auf Festkörper-Targets übertrafen, zeigten über die bislang erzielte Leistung hinaus eine deutliche Optimierung der Ionenausbeute. „Das gesamte Team hat mit großem Einsatz eine enorme Menge qualitativ hochwertiger Daten produziert. Diese muss nun verarbeitet werden, damit in einem weiteren Schritt die zugrunde liegende Physik analysiert werden kann“, sagt Hill.

Das Experiment fand in der ELI Beamlines Facility in der Tschechischen Republik statt, wo die Forscher das hochmoderne High-Repetition-Rate Advanced Petawatt Laser System L3-HAPLS nutzten, um Protonen im ELIMAIA Laser-Plasma-Ionen-Beschleuniger zu erzeugen. Der L3-HAPLS-Laser ist bekannt für die Stabilität seiner Laserpulsleistung, seine Präzision, seine Strahlqualität und seine Fähigkeit, intensive Laserpulse mit hoher Wiederholrate zu erzeugen. Damit wird wiederum die Realisierung von Sekundärquellen zur Erzeugung von Elektronen, Ionen und Röntgenstrahlen ermöglicht. Die beispiellose Wiederholgenauigkeit des L3-HAPLS erlaubte es dem Team, sich auf das Verständnis der Laser-Plasma-Wechselwirkung zu konzentrieren.

„Indem wir HAPLS nutzen und mit bahnbrechenden maschinellem Lernen kombinieren, haben wir ein bemerkenswertes Projekt gestartet, um die komplizierte Physik der Laser-Plasma-Wechselwirkung besser zu verstehen“, fügt Constantin Häfner, Leiter des Fraunhofer-ILT hinzu. Sowohl für die Facility als auch für die gesamte Wissenschaftsgemeinschaft im Bereich der Hochenergiedichte-Physik markiert die gelungene Kombination des maschinellen Lernens mit der Targetdiagnostik und der Dispersionssteuerung eines Hochleistungslasers mit hoher Wiederholrate einen bedeutenden Meilenstein.

Fh.-ILT / RK

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