Un impulso di raggi X (linea bianca) è costituito da componenti "reali" e "immaginari" (trattini rossi e blu) che determinano gli effetti quantistici. Una rete neurale analizza le misurazioni a bassa risoluzione (ombra nera) per rivelare l'impulso ad alta risoluzione e i suoi componenti. Credito:Laboratorio Nazionale Acceleratore SLAC
Gli impulsi ultraveloci dei laser a raggi X rivelano come gli atomi si muovono su scale temporali di un femtosecondo. È un quadrilionesimo di secondo. Tuttavia, misurare le proprietà dei legumi stessi è impegnativo. Mentre determinare la forza massima di un impulso, o "ampiezza", è semplice, il momento in cui l'impulso raggiunge il massimo, o "fase", è spesso nascosto. Un nuovo studio addestra le reti neurali ad analizzare l'impulso per rivelare questi sottocomponenti nascosti. I fisici chiamano anche queste sottocomponenti "reali" e "immaginarie". A partire da misurazioni a bassa risoluzione, le reti neurali rivelano dettagli più fini ad ogni impulso e possono analizzare gli impulsi milioni di volte più velocemente rispetto ai metodi precedenti.
Il nuovo metodo di analisi è fino a tre volte più accurato e milioni di volte più veloce dei metodi esistenti. Conoscere i componenti di ciascun impulso di raggi X porta a dati migliori e più nitidi. Ciò amplierà la scienza possibile utilizzando laser a raggi X ultraveloci, compresa la ricerca fondamentale in chimica, fisica e scienza dei materiali e applicazioni in campi come l'informatica quantistica. Ad esempio, le informazioni aggiuntive sugli impulsi potrebbero consentire esperimenti risolti nel tempo più semplici e con una risoluzione più elevata, rivelare nuove aree della fisica e aprire la porta a nuove indagini sulla meccanica quantistica. L'approccio della rete neurale qui utilizzato potrebbe anche avere ampie applicazioni nella scienza dei raggi X e degli acceleratori, incluso l'apprendimento della forma delle proteine o delle proprietà di un fascio di elettroni.
Le caratterizzazioni della dinamica del sistema sono applicazioni importanti per i laser a elettroni liberi a raggi X (XFEL), ma misurare le proprietà nel dominio del tempo degli impulsi di raggi X utilizzati in quegli esperimenti è una sfida di vecchia data. La diagnosi delle proprietà di ogni singolo impulso XFEL potrebbe consentire una nuova classe di esperimenti dinamici più semplici e potenzialmente a risoluzione più elevata. Questa ricerca degli scienziati dello SLAC National Accelerator Laboratory e del Deutsches Elektronen-Synchrotron è un passo verso questo obiettivo. Il nuovo approccio addestra le reti neurali, una forma di apprendimento automatico, a combinare misurazioni a bassa risoluzione sia nel dominio del tempo che in quello della frequenza e recuperare le proprietà degli impulsi di raggi X ad alta risoluzione. L'architettura di rete neurale "informata sulla fisica" basata su modello può essere addestrata direttamente su dati sperimentali senza etichetta ed è sufficientemente veloce per l'analisi in tempo reale sulla nuova generazione di XFEL megahertz. Fondamentalmente, il metodo recupera anche la fase, aprendo la porta a esperimenti di controllo coerente con XFEL, modellando il movimento intricato degli elettroni nelle molecole e nei sistemi di materia condensata.
La ricerca è stata pubblicata su Optics Express . + Esplora ulteriormente
