Национальный источник синхротронного излучения II (NSLS-II) — передовой научный объект Министерства энергетики США, расположенный в Брукхейвенской национальной лаборатории. Это один из самых современных синхротронов в мире, поддерживающий исследования в различных научных дисциплинах. Внедрение автоматизации, робототехники, искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) революционизирует методы исследований в NSLS-II, оптимизируя рабочие процессы, повышая производительность и снижая нагрузку на пользователей и персонал.
С развитием синхротронных технологий, обеспечивающих более яркие пучки и автоматизацию, объемы данных, генерируемых в ходе экспериментов, растут экспоненциально. Анализ и обработка таких массивов данных требуют инновационных решений. ИИ и ML позволяют ученым получать результаты анализа в режиме реального времени, оптимизировать эксперименты, выявлять ошибки и корректировать их на лету.
Одним из ключевых применений ИИ является обнаружение аномалий. Эксперименты в NSLS-II часто проводятся без постоянного присутствия персонала, и контроль качества данных в реальном времени становится критически важным. Модели ML, обученные на примерах “хороших” и “плохих” данных, помогают оперативно выявлять проблемы, экономя время и ресурсы.
Цифровые помощники на основе больших языковых моделей (LLM) поддерживают пользователей, отвечая на вопросы и предоставляя информацию о безопасности, экспериментах и процедурах. Эти боты, обученные на специфических данных NSLS-II, помогают новым пользователям ориентироваться в системе и ускоряют процесс подготовки экспериментов.
Методы машинного обучения, такие как неотрицательная матричная факторизация и иерархическая кластеризация, позволяют анализировать сложные данные в режиме реального времени, выявляя закономерности и изменения в образцах. Эти инструменты особенно полезны для обнаружения фазовых переходов или повреждений образцов.
ИИ также используется для анализа данных рентгеновской дифракции, где обученные модели помогают идентифицировать фазы материалов в реальном времени. Это ускоряет процесс анализа и повышает точность результатов.
Будущее NSLS-II связано с интеграцией ИИ в экспериментальные процессы, где агенты ИИ будут взаимодействовать друг с другом и с исследователями, обеспечивая автоматизацию и интерактивность. Bluesky, программная платформа с открытым исходным кодом, разработанная в NSLS-II, играет ключевую роль в этом процессе, обеспечивая универсальность и совместимость инструментов ИИ.
ИИ и ML уже трансформируют синхротронные исследования, позволяя ученым проводить более сложные эксперименты и анализировать данные с беспрецедентной скоростью. NSLS-II продолжает развивать эти технологии, открывая новые горизонты для научных открытий.
(a) Необработанные данные детектора титаната бария на пучке PDF (NSLS-II) показаны в четырех кристаллических фазах: кубической, тетрагональной, орторомбической и ромбоэдрической. (b) В обработанных данных, полученных в результате измерений при разных температурах, иерархическая кластеризация позволила сгруппировать данные по кристаллической структуре без предварительного ввода фазы. Источник: IOPScience/Брукхейвенская национальная лаборатория.
Предоставлено Брукхейвенской национальной лабораторией
Источник: From automation to analysis, AI-driven innovations are making synchrotron science faster, smarter, more efficient