Российские исследователи разработали искусственный интеллект, который способен самостоятельно подбирать настройки ускорителей частиц — сложных установок, используемых в научных экспериментах, изучении материалов и медицине. В ходе компьютерных испытаний нейросети удалось провести через модель ускорителя около 70% частиц, что сопоставимо с результатами опытных физиков. Разработку представили специалисты НИУ ВШЭ и Института ядерной физики СО РАН.

Главная сложность заключается в управлении пучком заряженных частиц, которые разгоняются электрическими полями и направляются магнитами. Неправильная настройка даже одного элемента может привести к потере части потока. При этом изменение параметров одного магнита влияет на работу остальных. Чтобы облегчить эту задачу, учёные создали программу RLABC, использующую обучение с подкреплением. Нейросеть многократно меняет настройки в компьютерной модели, оценивает результат и постепенно находит более эффективные комбинации.

Технологию испытали на цифровой модели ускорительного комплекса ВЭПП-5, включающей 11 магнитов и 37 регулируемых параметров. В одном из режимов до конца канала доходило около 70% частиц, а при одновременной настройке всех 37 параметров — примерно 66%. На модели с другим расположением магнитов результат достиг 71%. По оценке авторов исследования, такие показатели сопоставимы с решениями специалистов по ускорительной технике.

Разработчики рассчитывают, что в будущем ИИ сможет находить удачные сочетания параметров, которые человек мог не рассматривать. Это позволит автоматизировать часть сложных расчётов и сократить объём рутинной работы операторов. При этом окончательное решение о настройке оборудования останется за специалистом.

Пока технология проверена только в компьютерных экспериментах. Следующим этапом станут испытания на реальных ускорителях. Исследователи также опубликовали программный код, чтобы другие научные коллективы могли использовать разработку и совершенствовать алгоритмы.