高出力レーザによるブレークスルーのための機械学習の活用

June, 14, 2024, Aachen--Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL)、Fraunhofer Institute for Laser Technology ILT、Extreme Light Infrastructure (ELI)の国際科学者チームが共同で、機械学習を用いて高輝度・高繰り返し率レーザ技術を最適化する実験を行った。この実験は、高強度レーザの研究、理解、実用化における大きな飛躍を表している。

「われわれの目標は、固体ターゲットからのレーザ加速されたイオンと電子を高強度と繰り返し率で確実に診断することだった」と、主任研究者であるLLNLのMatthew Hillは説明している。「機械学習最適化アルゴリズムからレーザフロントエンドへの迅速なフィードバックに支えられ、システムの総イオン収量を最大化することができた。」

この共同作業と最先端のレーザ技術の利用と機械学習技術の組み合わせにより、文化遺産や考古学の分野における医学、材料科学、非破壊分析など、様々な分野で進歩のための新しい道が開かれた。

キャンペーン中に発射された4,000発以上のショットは、3×10^21 W/cm²のレーザ強度を一貫して超えて固体ターゲットに照射され、名目ベースライン性能を超えるイオン収量の最適化が実証された。「基礎となる物理学を探求するために作成され、今後取り組まなければならない高品質で大量のデータは、チーム全体の努力を裏付けるものである」（Hill）。

この実験はチェコ共和国のELIビームライン施設で行われ、研究チームは最先端の高繰り返し率先進ペタワットレーザーシステム(L3-HAPLS)を利用して、ELIMAIAレーザプラズマイオン加速器で陽子を生成した。L3-HAPLSレーザは、そのレーザ性能の再現性、精度、ビーム品質、および電子、イオン、X線などの二次源の生成を促進するために高い繰り返し率で強力なレーザパルスを生成する能力で有名である。L3-HAPLSの前例のないショット間の再現性により、科学者はレーザプラズマ相互作用物理学の理解に集中することができる。

「HAPLSと先駆的な機械学習技術を活用することで、レーザとプラズマの相互作用の複雑な物理学をさらに理解するための驚くべき試みに着手した」と、FraunhoferILTのマネージングディレクタ、アーヘン工科大学のレーザ技術LLTの議長Constantin Haefnerは付け加えている。「この共同作業は、科学的知識の限界を押し広げるチームワークと技術の進歩の強さの証である。」

高出力、高繰り返し率のレーザのターゲット診断と分散制御の間の機械学習の統合を実証することは、施設とより広い高エネルギー密度科学コミュニティの両方にとって重要なマイルストーンである。

「このような複雑な実験の成功は、L3-HAPLSレーザシステムの最先端の品質と信頼性を示している」と、ELIビームラインのチーフレーザサイエンティストBedrich Rusはコメントしている。ELI Beamlinesのリサーチ&オペレーションディレクタであるDaniele Margaroneは、「このような実験により、ELIは知識のフロンティアを押し広げる準備と能力を実証している。ELIは、レーザ科学とその先で何が可能かを再定義する革新的な実験を可能にすることを約束する」と話している。