Министерство энергетики США выбрало Fermilab для руководства проектом в области ИИ по улучшению управления сверхпроводящими ВЧ-резонаторами в ускорителях частиц

Программа “Genesis” Министерства энергетики США недавно выбрала проект в области искусственного интеллекта под руководством Национальной ускорительной лаборатории Ферми для поддержки совместной работы национальных лабораторий, университетов и предприятий по использованию технологий ИИ и машинного обучения для улучшения управления резонансом в ускорителях частиц. Цель проекта — повысить эксплуатационные характеристики ускорителей и стабильность пучка, одновременно снижая энергопотребление и эксплуатационные расходы.

Сверхпроводящие ВЧ-резонаторы находятся на стадии сборки и испытаний и готовятся к установке на второй этап программы улучшения протонов (Proton Improvement Plan-II) в ускорительном комплексе Fermilab Accelerator Complex. Точная настройка резонансной частоты резонаторов позволяет ученым оптимизировать производительность ускорителя. Источник изображения: Fermilab, Ryan Postel

Современные исследования в области физики высоких энергий в значительной степени зависят от ускорителей частиц. Многие передовые ускорители используют сверхпроводящие ВЧ-резонаторы для передачи электромагнитной энергии пучку частиц, обеспечивая ускорение частиц в нужный момент за счет точной настройки резонансной частоты. Такие факторы, как колебания давления жидкого гелия, флуктуации электромагнитного поля и вибрации окружающего оборудования, могут вызывать смещение частоты резонаторов, что снижает эффективность передачи энергии и может даже привести к прерыванию пучка.

Согласно концепции проекта, исследовательская группа разработает алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, позволяющие системе управления непрерывно обучаться в условиях изменяющейся рабочей среды и автоматически снижать влияние возмущений на резонансную частоту. Для крупных ускорителей, содержащих сотни сверхпроводящих ВЧ-резонаторов, такое адаптивное управление позволит повысить точность настройки, снизить нерациональное потребление мощности и повысить надежность работы оборудования.

Одним из ключевых объектов применения данного исследования является ускоритель второй фазы программы улучшения протонов (PIP-II) в Fermilab. В будущем PIP-II обеспечит мощный нейтринный пучок для эксперимента по изучению глубоких подземных нейтрино в рамках объекта Long-Baseline Neutrino Facility. Команда проекта стремится проверить, сможет ли внедрение искусственного интеллекта в существующее управляющее оборудование обеспечить более стабильную работу PIP-II в импульсном режиме, снижая среднюю мощность, затраты на охлаждение и износ оборудования, а также уменьшая количество внеплановых остановок.

Помимо Fermilab, в проекте также участвуют Национальная лаборатория Лоуренса в Беркли, Национальная ускорительная лаборатория SLAC, Аргоннская национальная лаборатория, Корнеллский университет, Университет штата Мичиган, Чикагский институт технологий Тойоты, Мичиганский университет, Организация по исследованию ускорителей высоких энергий (KEK) Японии и компания xLight. Проект также предусматривает создание общей структуры данных для управления резонансом, содействие обмену данными между различными сверхпроводящими ВЧ-ускорителями и подготовку специалистов на стыке искусственного интеллекта, машинного обучения и низкоуровневой ВЧ-радиотехники.