20-dimensional surrogate-assisted Bayesian optimization of laser-driven proton beams
Notice bibliographique
Résumé
Laser-driven proton acceleration, as obtained by the interaction of a high-intensity laser with matter, is a promising technique for generating high-quality proton beams. One of the main challenges is increasing the maximum proton energy. Here, we demonstrate a 70% increase in the maximum energy of laser-driven protons by optimizing the wavefront of the intense laser using machine learning: This was accomplished through adaptive control of a deformable mirror (DM) using a multi-step Random Forest surrogate-assisted Bayesian optimization approach. Starting from zeroed DM actuator voltages, our method identified an optimal configuration using 20 out of 48 actuators, requiring fewer than 150 experimental data samples. Our method surpassed conventional wavefront correction by 24%, which typically minimizes aberrations to converge toward a flat wavefront by leveraging real-time feedback from a wavefront sensor. This data-driven method integrating advanced wavefront control challenges the preference for correcting aberrations to achieve a flatter wavefront in laser-driven ion acceleration. We also propose a strategy for optimizing short focal length ion accelerators at facilities where measuring the wavefront at nominal full laser power is not implemented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».