Ученые использовали ИИ для повышения точности работы ускорителей частиц

Ускорители частиц используются для множества задач: от исследований материалов и биологических процессов до лечения рака и создания высокотехнологичных материалов. Однако работа таких устройств часто сталкивается с проблемами: со временем их параметры могут отклоняться из-за вибраций, температуры и других внешних факторов. Это снижает эффективность и требует регулярной перенастройки оборудования.

ИИ предлагает принципиально новый подход. Машинное обучение позволяет системе самостоятельно анализировать огромные массивы данных, выявлять закономерности и предсказывать изменения. Это делает процесс настройки ускорителей не только быстрее, но и точнее.

Ученые из лабораторий США и Европы разрабатывают алгоритмы, которые в режиме реального времени отслеживают изменения и адаптируют параметры ускорителей.