Teilchenbeschleuniger haben zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten, von der Forschung über die Medizin bis hin zur Untersuchung von Frachtgut durch den Zoll. „Diese verschiedenen Verwendungszwecke stellen unterschiedliche Anforderungen an den erzeugten Teilchenstrahl“, sagt Andreas Maier, Leitender Wissenschaftler für die Laser-Plasmabeschleunigung bei Desy.
„Für eine medizinische Behandlung kann etwa ein Strahl mit einer bestimmten Energie erforderlich sein, während manche Physikexperimente einen Strahl mit bestimmter elektrischer Ladung benötigen“, fährt er fort. Bei großen konventionellen Maschinen lassen sich diese Eigenschaften leichter einstellen, weil sie nicht so empfindlich auf Änderungen der Betriebsparameter reagieren.
Herausforderungen bei der Plasmabeschleunigung
Plasmabeschleuniger können jedoch rund tausendmal kleiner sein als konventionelle Anlagen. Was bei Bau, Betrieb und Anwendung einen großen Vorteil verspricht, ist bei der Steuerung der Strahlparameter eine Herausforderung.
„Da die Beschleunigung auf sehr kleinem Raum stattfindet, beeinflussen sich die verschiedenen Einstellmöglichkeiten gegenseitig“, erläutert Maier. „Ändern wir also eine Eigenschaft des beschleunigten Elektronenpakets, etwa die Anzahl der Elektronen, kann dies leicht eine andere Eigenschaft beeinträchtigen wie beispielsweise die Verteilung der Energien der Elektronen.“
Um das zu verhindern, müssen die Beschleunigerphysikerinnen und -physiker im Prinzip behutsam an allen Einstellmöglichkeiten gleichzeitig drehen, um die verschiedenen Eigenschaften des Elektronenpakets auszubalancieren. Allerdings ist es für Menschen sehr schwierig, den richtigen Kompromiss zwischen den vielen unterschiedlichen Einstellparametern zu finden. Im vorliegenden Fall waren es sechs verschiedene Parameter.
Computerbasierte Optimierung von Plasmabeschleunigern
„Computer sind viel geschickter darin sich in diesen hochdimensionalen Parameterräumen zurechtzufinden. Für unseren Beschleuniger haben wir uns einer Methode bedient, die Bayessche Optimierung genannt wird. Dabei übernimmt im Grunde der Computer die Kontrolle über den Beschleuniger. Er probiert einige Konfigurationen der Maschine aus und misst die Parameter des Elektronenpakets, das der Beschleuniger ausspuckt“, betont Sören Jalas, Hauptautor der Studie.
Er erklärt: „Aus den Messungen generiert der Computer nach und nach eine Art Landkarte und findet somit die Parameterkurven die uns zeigen, was wir einstellen müssen, um auf optimale Weise die Eigenschaften des Elektronenpakets zu bekommen, die wir gerade benötigen.“
Bei ihrem experimentellen Plasmabeschleuniger Lux haben die Forschenden dies zunächst für die Energie und die elektrische Ladung der Teilchenpakete eingesetzt. „Es ist aber denkbar, das auf andere Strahleigenschaften wie etwa die Emittanz auszudehnen“, betont Jalas. Das Verfahren soll auch beim großen Plasmabeschleuniger Kaldera zum Einsatz kommen, der derzeit bei Desy aufgebaut wird.
Maschinelles Lernen eröffnet neue Möglichkeiten
„Dieser Einsatz des maschinellen Lernens rückt die Anwendung von Plasmabeschleunigern in greifbare Nähe und erweitert gleichzeitig die Einsatzmöglichkeiten der kompakten Anlagen“, betont Desys Beschleunigerdirektor Wim Leemans.
Desy zählt zu den weltweit führenden Teilchenbeschleuniger-Zentren und erforscht die Struktur und Funktion von Materie – vom Wechselspiel kleinster Elementarteilchen, dem Verhalten neuartiger Nanowerkstoffe und lebenswichtiger Biomoleküle bis hin zu den großen Rätseln des Universums.
Die Teilchenbeschleuniger und die Nachweisinstrumente, die Desy an seinen Standorten in Hamburg und Zeuthen entwickelt und baut, sind einzigartige Werkzeuge für die Forschung: Sie erzeugen das stärkste Röntgenlicht der Welt, bringen Teilchen auf Rekordenergien und öffnen neue Fenster ins Universum.
.jpg "Benchmark evaluiert Large Language Models automatisch")
