Учёные Стэнфордского университета, Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе и Национальной ускорительной лаборатории SLAC разработали модель искусственного интеллекта для ускоренного моделирования работы мощных лазерных систем. Новый подход на основе глубокого обучения воспроизводит результаты традиционных расчётов за значительно меньшее время. При этом модель сохраняет высокую точность для лазерных импульсов различной формы.
Разработка предназначена для расчёта процессов нелинейной оптики второго порядка, обозначаемых как χ². Такие процессы происходят при обмене энергией между световыми волнами в специально созданных кристаллах и позволяют изменять частоту излучения, а также управлять формой лазерных импульсов. Эти возможности важны для крупных научных установок, где лазеры используются для получения интенсивного рентгеновского излучения.
В модернизированном источнике когерентного рентгеновского излучения LCLS-II при лаборатории SLAC лазерный импульс проходит несколько этапов преобразования. Сначала инфракрасное излучение превращается в зелёный свет, а затем — в ультрафиолетовый. Ультрафиолетовый импульс воздействует на катод, высвобождая электроны, которые ускоряются и формируют мощные рентгеновские импульсы.
Точность времени подачи и форма ультрафиолетового импульса влияют на свойства образующегося сгустка электронов, а они, в свою очередь, определяют качество рентгеновского излучения. Ранее для таких расчётов применяли нелинейное уравнение Шрёдингера и метод расщепления шага Фурье, который многократно переводит описание импульса между временной и частотной областями. По данным исследователей, на эту процедуру приходилось около 95% общего времени компьютерного моделирования.
Учёные создали модель на основе рекуррентной нейронной сети LSTM — сети с долговременной памятью, способной учитывать последовательность изменений. Её проверили на процессе генерации суммарной частоты, при котором три взаимосвязанных световых поля одновременно меняются внутри кристалла. Как сообщается в журнале Advanced Photonics, при обработке нескольких расчётов на графических процессорах один прогноз занимал всего несколько миллисекунд, что на порядки быстрее традиционного метода.
Модель точно описывала изменение лазерных импульсов во времени и по частоте, включая сложные случаи с разрывами в частотном спектре и резкими изменениями оптической фазы. Исследователи также предложили модульную архитектуру, в которой отдельные физические процессы представляются самостоятельными обученными сетями. В перспективе такой подход может использоваться для цифровых двойников лазерных установок, адаптивного управления и оперативной корректировки параметров эксперимента.