Учёные Стэнфордского университета, Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе и Национальной ускорительной лаборатории SLAC создали модель искусственного интеллекта для ускорения расчётов в мощных лазерных системах. Как сообщает сайт ScienceDaily, разработка воспроизводит результаты традиционного моделирования за небольшую долю времени и сохраняет высокую точность для лазерных импульсов различной формы. Это может упростить прогнозирование и настройку работы лазеров.
Модель предназначена для расчёта процессов нелинейной оптики второго порядка, также называемых процессами χ2. При таких взаимодействиях световые волны обмениваются энергией внутри специально созданных кристаллов, из-за чего меняется частота света и форма лазерных импульсов. Подобные операции применяются, в частности, на крупных научных установках, где лазеры используются для получения интенсивного рентгеновского излучения.
На модернизированном источнике когерентного рентгеновского излучения LCLS-II в SLAC инфракрасный свет сначала преобразуется в зелёный, а затем в ультрафиолетовый. После этого ультрафиолетовый импульс воздействует на катод, высвобождая сгусток электронов, который ускоряют и формируют для генерации рентгеновских импульсов. Точная форма и синхронизация ультрафиолетового сигнала влияют на параметры электронного сгустка, а они определяют качество получаемого рентгеновского излучения.
Ранее такие процессы рассчитывали с помощью нелинейного уравнения Шрёдингера и метода расщепления шага Фурье, который отслеживает изменение светового импульса во времени и по частоте. Этот подход даёт точные результаты, но требует значительных вычислительных ресурсов: в рассмотренной полной симуляции на него приходилось около 95 процентов общего времени обработки. Новая система использует рекуррентную нейросеть LSTM, то есть сеть с долговременной памятью, адаптированную для моделирования взаимодействия нескольких световых волн.
Разработку проверили на процессе генерации суммарной частоты, при котором три связанных световых поля одновременно изменяются внутри кристалла. Нейросеть работала со сжатым представлением частотных характеристик света и не выполняла многочисленные переходы между временным и частотным описанием. При совместной обработке нескольких задач на графических процессорах расчёт каждой занимал всего несколько миллисекунд, что на порядки быстрее традиционного метода.
Модель точно воспроизводила изменение лазерных импульсов даже при сложной структуре спектра и значительных изменениях оптической фазы. Исследователи также рассматривают возможность объединять отдельные нейросети, каждая из которых описывает конкретный физический процесс, для создания цифровых двойников лазерных установок. Такие виртуальные модели смогут помогать наблюдать за экспериментами, прогнозировать изменения и оперативно корректировать параметры лазера.