Modèles et classificateurs d'apprentissage automatique dans Sirepo/Activait

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Modèles et classificateurs d'apprentissage automatique dans Sirepo/Activait

Table des matières

  1. Introduction
  2. Présentation de l'orateur
  3. Contexte et motivation
  4. Utilisation de l'apprentissage automatique pour améliorer les performances des accélérateurs de particules
    1. Régression linéAire
    2. Classification des données
    3. Modélisation de substitution
  5. Exemple 1 : Machine Learning pour prédire les pertes de faisceau dans un accélérateur de particules
    1. Présentation du Photocathode RF Gun
    2. Collecte des données de simulation
    3. Choix des modèles de classification
    4. Évaluation des performances des modèles de classification
  6. Exemple 2 : Modélisation de substitution pour un accélérateur linéaire
    1. Compréhension du problème
    2. Construction du modèle de substitution avec un réseau de neurones
    3. Évaluation et validation du modèle de substitution
  7. Conclusion
  8. FAQ

🤔 Introduction

Bienvenue à tous dans ce webinaire sur l'apprentissage automatique et ses applications dans les accélérateurs de particules. Aujourd'hui, nous allons explorer comment l'apprentissage automatique peut améliorer les performances des accélérateurs de particules en utilisant des modèles de classification et des modèles de substitution. Nous examinerons deux exemples concrets pour illustrer ces concepts et évaluerons les performances des différents modèles utilisés.

🎤 Présentation de l'orateur

Je suis Remy Poorman, stratège en contenu chez RadioSoft, et je suis ravi de vous présenter cet événement. Notre orateur d'aujourd'hui est John Edelen, qui est un scientifique chercheur senior chez RadioSoft avec une spécialisation en physique des accélérateurs. John possède une expertise dans les domaines de la modélisation des faisceaux d'électrons et des effets de charge spatiale dans les faisceaux d'électrons à basse énergie. Il a travaillé sur plusieurs projets d'accélérateurs, notamment le Photocathode RF Gun au Fermilab et le Fermilab Linac. Nous sommes impatients de vous faire découvrir les dernières mises à jour logicielles et les applications de l'apprentissage automatique présentées par John.

🌍 Contexte et motivation

Les accélérateurs de particules sont des instruments essentiels pour la recherche scientifique dans de nombreux domaines, tels que la physique des particules, la chimie et la biologie. Ces machines génèrent des faisceaux de particules, tels que des électrons ou des protons, qui sont accélérés à des vitesses proches de la vitesse de la lumière. Cependant, l'exploitation et la maintenance efficaces de ces accélérateurs peuvent être un défi de taille en raison de la complexité des systèmes et des contraintes techniques. L'apprentissage automatique offre de nouvelles opportunités pour améliorer les performances opérationnelles et la fiabilité des accélérateurs de particules.

L'un des principaux objectifs de l'utilisation de l'apprentissage automatique dans les accélérateurs de particules est de réduire les temps d'arrêt non planifiés et d'optimiser la maintenance programmée. En identifiant les modèles et les signaux d'alerte précurseurs, les modèles de classification peuvent prévoir les pertes de faisceau à l'avance, permettant ainsi une intervention rapide et une gestion proactive de l'accélérateur. De plus, les modèles de substitution peuvent fournir des estimations rapides et précises des performances du faisceau, réduisant ainsi la nécessité d'exécuter des simulations détaillées et chronophages pendant l'exploitation des accélérateurs.

🚀 Utilisation de l'apprentissage automatique pour améliorer les performances des accélérateurs de particules

1. Régression linéaire

La régression linéaire est une méthode couramment utilisée pour prédire les performances des accélérateurs de particules. Elle permet de modéliser les relations linéaires entre les variables d'entrée (comme les paramètres machine, les conditions initiales des faisceaux, etc.) et les variables de sortie (comme les pertes de faisceau, les paramètres du faisceau, etc.). Cela permet aux opérateurs de prédire les performances du faisceau en fonction des réglages de l'accélérateur, ce qui peut aider à optimiser l'utilisation des ressources et à minimiser les temps d'arrêt non planifiés.

2. Classification des données

La classification des données est une autre méthode couramment utilisée dans les accélérateurs de particules. Elle permet de prédire les événements futurs en fonction des informations historiques, ce qui peut être utile pour identifier les problèmes potentiels dans le fonctionnement de l'accélérateur. Par exemple, en utilisant des modèles de classification, il est possible de prédire les pertes de faisceau en fonction des paramètres opérationnels de l'accélérateur, tels que l'amplitude et la phase RF, la charge de groupe et le courant du solénoïde. Cela permet aux opérateurs d'ajuster rapidement les paramètres de l'accélérateur pour minimiser les pertes de faisceau et assurer un fonctionnement optimal.

3. Modélisation de substitution

La modélisation de substitution est une méthode puissante pour prédire les performances du faisceau dans les accélérateurs de particules. Elle consiste à entraîner un modèle de substitution, tel qu'un réseau de neurones artificiels, en utilisant des données de simulation détaillées du faisceau. Une fois que le modèle de substitution est formé, il peut être utilisé pour générer des estimations rapides des performances du faisceau en utilisant uniquement des conditions initiales et des réglages de l'accélérateur. Cela permet d'économiser du temps de calcul précieux pendant l'exploitation de l'accélérateur, tout en fournissant des résultats fiables et précis.

📊 Exemple 1 : Prédiction des pertes de faisceau dans un accélérateur de particules

1. Présentation du Photocathode RF Gun

Le premier exemple que nous allons explorer concerne le Photocathode RF Gun au Fermilab. Il s'agit d'un pistolet à cathode en photocathode qui génère des électrons utilisant un laser d'excitation ultraviolet. Les électrons sont ensuite accélérés à l'Aide de champs RF et la machine peut fonctionner avec différentes charges de groupe et des courants de solénoïde variables. L'objectif est de prédire les pertes de faisceau en fonction des paramètres de l'accélérateur afin d'optimiser son fonctionnement opérationnel.

2. Collecte des données de simulation

Pour entraîner les modèles de classification, nous avons utilisé des données de simulation du Photocathode RF Gun. Ces données comprenaient les paramètres de l'accélérateur, tels que l'amplitude et la phase RF, la charge de groupe et le courant du solénoïde, ainsi que les pertes de faisceau correspondantes. En utilisant ces données, nous avons pu entraîner différents modèles de classification pour prédire les pertes de faisceau en fonction des paramètres de l'accélérateur.

3. Choix des modèles de classification

Nous avons exploré plusieurs modèles de classification pour prédire les pertes de faisceau dans le Photocathode RF Gun. Certains des modèles que nous avons utilisés comprenaient des arbres de décision, des classificateurs de la méthode des k plus proches voisins et des machines à vecteurs de support. En évaluant les performances de ces modèles, nous avons pu déterminer quel modèle était le plus adapté pour prédire les pertes de faisceau dans cette configuration spécifique.

4. Évaluation des performances des modèles de classification

Pour évaluer les performances des différents modèles de classification, nous avons utilisé une matrice de confusion qui nous a permis de déterminer à quel point les modèles étaient capables de prédire correctement les pertes de faisceau. Les résultats ont montré que certains modèles étaient plus performants que d'autres, en fonction des paramètres de l'accélérateur. Ces informations sont précieuses pour les opérateurs de l'accélérateur, car elles leur permettent de prendre des décisions éclairées pour minimiser les pertes de faisceau et maintenir des performances optimales.

📈 Exemple 2 : Modélisation de substitution pour un accélérateur linéaire

1. Compréhension du problème

Dans ce deuxième exemple, nous abordons la modélisation de substitution pour un accélérateur linéaire. L'objectif est de construire un modèle de substitution qui puisse fournir des estimations rapides et fiables des performances du faisceau en utilisant uniquement des conditions initiales et des réglages de l'accélérateur. Cela permet d'économiser du temps de calcul précieux pendant l'exploitation de l'accélérateur.

2. Construction du modèle de substitution avec un réseau de neurones

Pour construire le modèle de substitution, nous avons utilisé un réseau de neurones artificiels. Ce Type de modèle est capable d'apprendre les relations complexes entre les paramètres d'entrée de l'accélérateur (par exemple, les réglages RF, les courants de solénoïde, etc.) et les performances du faisceau. En entraînant le modèle sur des données de simulation détaillées, nous avons pu construire un modèle de substitution précis et fiable.

3. Évaluation et validation du modèle de substitution

Une fois que le modèle de substitution était construit, nous l'avons évalué et validé en le comparant aux résultats des simulations détaillées. Les résultats ont montré que le modèle de substitution était capable de fournir des estimations précises des performances du faisceau, en utilisant uniquement les informations d'entrée de l'accélérateur. Cela permet d'accélérer considérablement l'évaluation des performances du faisceau pendant l'exploitation de l'accélérateur.

💡 Conclusion

Dans cet exposé, nous avons exploré comment l'apprentissage automatique peut être utilisé pour améliorer les performances des accélérateurs de particules. En utilisant des modèles de classification et des modèles de substitution, il est possible de prédire les pertes de faisceau, d'optimiser les réglages de l'accélérateur et d'accélérer l'évaluation des performances du faisceau. Ces avancées permettent d'optimiser l'utilisation des ressources de l'accélérateur, de minimiser les temps d'arrêt non planifiés et de garantir un fonctionnement optimal.

🙋 FAQ

  1. Q : Quels sont les avantages de l'utilisation de l'apprentissage automatique dans les accélérateurs de particules ?

    R : L'utilisation de l'apprentissage automatique dans les accélérateurs de particules offre plusieurs avantages. Cela permet d'améliorer les performances opérationnelles, de minimiser les pertes de faisceau et d'optimiser l'utilisation des ressources. De plus, cela permet d'accélérer l'évaluation des performances du faisceau et de réduire les temps d'arrêt non planifiés.

  2. Q : Quels sont les modèles de classification utilisés pour prédire les pertes de faisceau dans le Photocathode RF Gun ?

    R : Dans cet exemple, nous avons utilisé des arbres de décision, des classificateurs de la méthode des k plus proches voisins et des machines à vecteurs de support pour prédire les pertes de faisceau dans le Photocathode RF Gun. Nous avons évalué les performances de ces modèles pour déterminer celui qui était le plus adapté à cette application spécifique.

  3. Q : Comment le modèle de substitution est-il utilisé pour estimer les performances du faisceau dans un accélérateur linéaire ?

    R : Le modèle de substitution est utilisé pour estimer les performances du faisceau en utilisant uniquement les conditions initiales et les réglages de l'accélérateur. Une fois que le modèle est entraîné sur des données de simulation détaillées, il peut fournir des estimations rapides et précises des performances du faisceau. Cela permet d'économiser du temps de calcul précieux pendant l'exploitation de l'accélérateur.

  4. Q : Quelles sont les prochaines étapes pour améliorer l'utilisation de l'apprentissage automatique dans les accélérateurs de particules ?

    R : Les prochaines étapes consistent à explorer des modèles plus avancés, tels que les réseaux de neurones récurrents et les modèles bayésiens, pour améliorer les performances de l'apprentissage automatique dans les accélérateurs de particules. De plus, il est important de collecter davantage de données et de valider les modèles sur une plus large gamme de conditions opérationnelles pour assurer leur fiabilité et leur généralisation.

  5. Q : Où puis-je trouver plus d'informations sur les logiciels et les outils utilisés dans cet exposé ?

    R : Vous pouvez trouver plus d'informations sur les logiciels et les outils utilisés dans cet exposé sur le site Web de RadioSoft (www.radiosoft.org). Vous y trouverez des ressources supplémentaires, des exemples de code et des liens vers des documentations et des tutoriels pertinents.

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