論文の概要: Multipoint-BAX: A New Approach for Efficiently Tuning Particle
Accelerator Emittance via Virtual Objectives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04587v4
- Date: Sat, 19 Aug 2023 00:01:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-23 02:45:16.626693
- Title: Multipoint-BAX: A New Approach for Efficiently Tuning Particle
Accelerator Emittance via Virtual Objectives
- Title（参考訳）: Multipoint-BAX:仮想オブジェクトによる効率的な粒子加速器エミタンス調整のための新しいアプローチ
- Authors: Sara A. Miskovich, Willie Neiswanger, William Colocho, Claudio Emma,
Jacqueline Garrahan, Timothy Maxwell, Christopher Mayes, Stefano Ermon,
Auralee Edelen, Daniel Ratner
- Abstract要約: 本研究では,ベイジアン実行法(Bayesian Execution,BAX)を用いて,個々のビームサイズの測定をクエリし,モデル化する。
BAXは、$textitvirtual objective$、すなわち$textitvirtual objective$を通じてポイントを取得することで、アクセラレータ上の遅いマルチポイントクエリを避ける。
シミュレーションでは、BAXは既存の手法に比べて20$times$高速で、ノイズに対してより堅牢である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.52324722637079
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Although beam emittance is critical for the performance of high-brightness
accelerators, optimization is often time limited as emittance calculations,
commonly done via quadrupole scans, are typically slow. Such calculations are a
type of $\textit{multi-point query}$, i.e. each query requires multiple
secondary measurements. Traditional black-box optimizers such as Bayesian
optimization are slow and inefficient when dealing with such objectives as they
must acquire the full series of measurements, but return only the emittance,
with each query. We propose applying Bayesian Algorithm Execution (BAX) to
instead query and model individual beam-size measurements. BAX avoids the slow
multi-point query on the accelerator by acquiring points through a
$\textit{virtual objective}$, i.e. calculating the emittance objective from a
fast learned model rather than directly from the accelerator. Here, we use BAX
to minimize emittance at the Linac Coherent Light Source (LCLS) and the
Facility for Advanced Accelerator Experimental Tests II (FACET-II). In
simulation, BAX is 20$\times$ faster and more robust to noise compared to
existing methods. In live LCLS and FACET-II tests, BAX performed the first
automated emittance tuning, matching the hand-tuned emittance at FACET-II and
achieving a 24% lower emittance at LCLS. Our method represents a conceptual
shift for optimizing multi-point queries, and we anticipate that it can be
readily adapted to similar problems in particle accelerators and other
scientific instruments.
- Abstract（参考訳）: ビームエミッタランスは高輝度加速器の性能に不可欠であるが、通常四極子スキャンによって行われるエミッタランス計算として最適化は時間に制限されることが多い。
このような計算は$\textit{multi-point query}$のタイプである。
ベイズ最適化のような従来のブラックボックスオプティマイザは、全一連の測定値を取得する必要があるため、そのような目的に対処する際には遅く非効率である。
ベイズアルゴリズムの実行(bax)を用いて個々のビームサイズの計測をクエリしモデル化する。
baxは$\textit{virtual objective}$、すなわちアクセラレータから直接ではなく、学習の早いモデルからエミッタランスの目的を計算することによって、アクセラレータの遅いマルチポイントクエリを回避する。
ここではBAXを用いてLinac Coherent Light Source(LCLS)とAdvanced Accelerator Experimental Tests II(FACET-II)の発光を最小化する。
シミュレーションでは、BAXは既存の手法に比べて20$\times$高速で、ノイズに強い。
ライブLCLSとFACET-IIテストでは、BAXはFACET-IIでのハンドチューニングの発光と、LCLSでの24%の低い発光を達成し、最初の自動発光チューニングを実行した。
提案手法は,多点クエリを最適化するための概念シフトであり,粒子加速器や他の科学機器の類似問題に容易に適応できると考えられる。
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