Wissenschaftler nutzen KI, um ultraschnelle Lasersimulationen um mehr als das Doppelte zu beschleunigen

Bei diesen Wechselwirkungen tauschen Lichtwellen Energie in speziell gestalteten Kristallen aus und erzeugen neue Frequenzen sowie maßgeschneiderte Pulsgestalten. Diese Prozesse sind für Teilchenbeschleunigungsanlagen aufgerüstten Linac Coherent Light Source (LCLS-II) am SLAC werden Infrarot-Laserpulse zunächst in grünes Licht und anschließend in ultraviolettes (UV-) Licht umgewandelt.

Der UV-Puls trifft auf eine Kathode, wodurch Elektronenbündel freigesetzt wird, das später beschleunigt und geformt wird, um leistungsstarke Röntgenpulse zu erzeugen. Die zeitliche Abfolge und Form des UV-Pulses beeinflussen direkt Verhalten Elektronenbündels sowie Qualität der daraus resultierenden Röntgenstrahlung, die für wissenschaftliche Experimente genutzt wird.

Das neue Surrogatmodell für diesen nichtlinearen χ²-Frequenzumwandlungsprozess wurde Advanced Photonics vorgestellt. Herkömmliche Simulationen basieren auf der Lösung der nichtlinearen Schrödinger-Gleichung mit Split-Step-Fourier-Verfahren (SSFM). Obwohl dieses Verfahren eine hohe Genauigkeit bietet, ist es rechnerisch aufwendig, da es bei jedem Ausbreitungsschritt wiederholt zwischen Zeit- Frequenzbereich umschaltet.

Moegliche Anwendungen

Bei vollständigen Lasersimulationen entfällt dieser Schritt etwa 95 Prozent der gesamten Rechenzeit. Deep Learning ersetzt den langsamsten Schritt Um diese Engstelle zu adressieren, haben Forscher langkurzzeitgedächtnis-Netzwerke (LSTM), eine Art rekurrenter neuronaler Netze, die zuvor Modellierung Impulsausbreitung Glasfasern eingesetzt wurden, angepasst.

Das neue System wurde speziell für die komplexere χ²-Umgebung konzipiert, die mehrere wechselwirkende optische Felder umfasst. Team testete Modell mit nichtkollinearer Summenfrequenzerzeugung (SFG), einem Prozess, bei dem drei gekoppelte optische Felder gleichzeitig unter vielen verschiedenen Impulsbedingungen entwickeln. Diese Aufstellung lieferte eine anspruchsvolle Benchmark Leistungsbewertung.

Eine wichtige Designentscheidung bestand darin, Berechnungen vollständig in einer komprimierten Frequenzbereichsdarstellung durchzuführen. Durch Vermeiden wiederholter Transformationen zwischen Bereichen reduzierte Modell Rechenkosten erheblich.

Millisekunden-Simulationen mit hoher Genauigkeit Surrogatmodell reproduzierte

Millisekunden-Simulationen mit hoher Genauigkeit Surrogatmodell reproduzierte sowohl zeitliche als auch spektrale Impulsprofile erfolgreich unter einer breiten Palette, einschließlich Fälle mit starker Phasenmodulation und ausgeprägten spektralen Löchern. Durch Einsatz die durchschnittliche Simulationszeit auf nur wenige Millisekunden Instanz, wodurch System Größenordnungen schneller ist als konventionelle Verfahren.

Forscher stellten zudem fest, dass die sekundären optischen Felder dann ebenfalls den traditionellen Simulationen sehr nahe kommen, wenn Modell Haupt-SFG-Ausgang präzise vorhersagt. Das übergeordnete Ziel besteht darin, diese Surrogatmodelle direkt in betriebsbereite Lasersysteme zu integrieren.

Das modulare Design ermöglicht es, einzelne physikalische Prozesse durch separate, trainierte Surrogatblöcke abzubilden und damit prädiktive Modelle zu erstellen, die parallel Echtzeit-Experimenten arbeiten können.

Moegliche Anwendungen

Zukunft könnte Kombination Live-Experimentiersystemen digitale Zwillinge, adaptive Steuerungsverfahren und eine engere Integration Diagnosewerkzeugen in vielen Arten lasergetriebener Forschungseinrichtungen unterstützen. Quelle: „Deep learning-assisted modeling for χ(2) nonlinear optics", Erfan Abedi, Minyang Wang, Zhang, Abhimanyu Borthakur, Justin Baker, Andrea L. Bertozzi, Randy Lemons Sergio Carbajo, 6.

Mai 2026, Advanced Photonics. DOI: 10.1117/1.AP.8.3.036004