論文の概要: Shaping Laser Pulses with Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00499v2
• Date: Sat, 12 Jul 2025 10:05:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 14:36:06.870374
• Title: Shaping Laser Pulses with Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習によるレーザーパルスの成形
• Authors: Francesco Capuano, Davorin Peceli, Gabriele Tiboni,
• Abstract要約: 高出力レーザー(HPL)システムは、人類が作り出した最短の時間スケールであるアト秒体制で運用されている。 伝統的に、HPL光学性能を制御するパラメータは、人間の専門家によって手動で調整されている。 Deep Reinforcement Learning (DRL)は、静的でない環境でシーケンシャルな意思決定を可能にする、有望な代替手段を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0923877073891446
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: High Power Laser (HPL) systems operate in the attoseconds regime -- the shortest timescale ever created by humanity. HPL systems are instrumental in high-energy physics, leveraging ultra-short impulse durations to yield extremely high intensities, which are essential for both practical applications and theoretical advancements in light-matter interactions. Traditionally, the parameters regulating HPL optical performance have been manually tuned by human experts, or optimized using black-box methods that can be computationally demanding. Critically, black box methods rely on stationarity assumptions overlooking complex dynamics in high-energy physics and day-to-day changes in real-world experimental settings, and thus need to be often restarted. Deep Reinforcement Learning (DRL) offers a promising alternative by enabling sequential decision making in non-static settings. This work explores the feasibility of applying DRL to HPL systems, extending the current research by (1) learning a control policy relying solely on non-destructive image observations obtained from readily available diagnostic devices, and (2) retaining performance when the underlying dynamics vary. We evaluate our method across various test dynamics, and observe that DRL effectively enables cross-domain adaptability, coping with dynamics' fluctuations while achieving 90\% of the target intensity in test environments.
• Abstract（参考訳）: 高出力レーザー(HPL)システムは、人類が作り出した最短の時間スケールであるアト秒体制で運用されている。 HPLシステムは高エネルギー物理学において有効であり、超短パルスの持続時間を利用して非常に高い強度が得られる。 伝統的に、HPL光学性能を制御するパラメータは、人間の専門家によって手動で調整されたり、計算的に要求されるブラックボックス方式で最適化されたりしてきた。 ブラックボックスの手法は、高エネルギー物理学における複雑な力学や実世界の実験環境における日々の変化を見越した定常性の仮定に依存しており、しばしば再起動する必要がある。 Deep Reinforcement Learning (DRL)は、静的でない環境でシーケンシャルな意思決定を可能にする、有望な代替手段を提供する。 本研究は,HPLシステムへのDRLの適用可能性について検討し,(1)手軽に利用可能な診断装置から得られる非破壊的な画像観察のみに頼って制御ポリシーを学習し,(2)基礎となるダイナミクスが変化した場合の性能を維持することにより,現在の研究を拡張した。 本手法を種々の試験力学にわたって評価し,DRLが試験環境における目標強度の90%を達成しつつ,動的の変動に対処し,ドメイン間の適応性を効果的に実現できることを観察した。

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