Publicado 11/12/2020 13:40CET

Un algoritmo supera al operador humano en miniaceleradores de plasma

Los electrones son expulsados del acelerador de plasma casi a la velocidad de la luz, antes de pasar a través de un campo magnético que separa las partículas por su energía.
Los electrones son expulsados del acelerador de plasma casi a la velocidad de la luz, antes de pasar a través de un campo magnético que separa las partículas por su energía. - ROB SHALLOO

   MADRID, 11 Dic. (EUROPA PRESS) -

   Un algoritmo ha demostrado que puede ajustar mucho más rápido que un operador humano los parámetros complejos de control de la próxima generación de aceleradores de partículas basados en plasma.

   Los experimentos dirigidos por investigadores del Imperial College de Londres, utilizando el Science and Technology Facilities Council's Central Laser Facility (CLF), mostraron que esta herramienta de aprendizaje automático incluso podría superar los experimentos en sistemas láser similares.

   Estos aceleradores enfocan la energía de los láseres más poderosos del mundo hasta un punto del tamaño de una célula de la piel, produciendo electrones y rayos X con equipos de una fracción del tamaño de los aceleradores convencionales.

   Los electrones y los rayos X se pueden utilizar para la investigación científica, como sondear la estructura atómica de los materiales; en aplicaciones industriales, como para producir productos electrónicos de consumo y caucho vulcanizado para neumáticos de automóviles; y también podría usarse en aplicaciones médicas, como tratamientos contra el cáncer e imágenes médicas.

   Varias instalaciones que utilizan estos nuevos aceleradores se encuentran en diversas etapas de planificación y construcción en todo el mundo, incluido el Centro de Aplicaciones de Fotónica Extrema (EPAC) de CLF en el Reino Unido, y el nuevo descubrimiento podría ayudarlas a trabajar de la mejor manera en el futuro. Los resultados se publican en Nature Communications.

   Según un comunicado del Imperial Colllege, el equipo trabajó con aceleradores láser wakefield. Estos combinan los láseres más potentes del mundo con una fuente de plasma (gas ionizado) para crear haces concentrados de electrones y rayos X. Los aceleradores tradicionales necesitan de cientos de metros a kilómetros para acelerar los electrones, pero los aceleradores de wakefield pueden gestionar la misma aceleración dentro del espacio de milímetros, reduciendo drásticamente el tamaño y el costo del equipo.

   Sin embargo, debido a que los aceleradores wakefield operan en las condiciones extremas creadas cuando los láseres se combinan con plasma, pueden ser difíciles de controlar y optimizar para obtener el mejor rendimiento. En la aceleración de wakefield, un pulso de láser ultracorto se impulsa al plasma, creando una onda que se utiliza para acelerar los electrones. Tanto el láser como el plasma tienen varios parámetros que se pueden modificar para controlar la interacción, como la forma y la intensidad del pulso del láser, o la densidad y longitud del plasma.

   Si bien un operador humano puede modificar estos parámetros, es difícil saber cómo optimizar tantos parámetros a la vez. En cambio, el equipo recurrió a la inteligencia artificial y creó un algoritmo de aprendizaje automático para optimizar el rendimiento del acelerador.

   El algoritmo configuró seis parámetros que controlaban el láser y el plasma, disparó el láser, analizó los datos y restableció los parámetros, realizando este bucle muchas veces seguidas hasta que se alcanzó la configuración óptima de los parámetros.