real não supervisionado

Scientific Reports volume 12, Número do artigo: 20783 (2022) Citar este artigo

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Apresentamos o processamento de dados do mundo real em dados de tempo de voo de elétrons medidos por meio de redes neurais. Especificamente, o uso de autoencoders variacionais desembaraçados em dados de um instrumento de diagnóstico para monitoramento de comprimento de onda online no laser de elétrons livres FLASH em Hamburgo. Sem conhecimento a priori, a rede é capaz de encontrar representações de espectros FEL de disparo único, que possuem uma baixa relação sinal-ruído. Isso revela, de uma maneira diretamente interpretável por humanos, informações cruciais sobre as propriedades dos fótons. A energia do fóton central e a intensidade, bem como características muito específicas do detector são identificadas. A rede também é capaz de limpeza de dados, ou seja, remoção de ruído, bem como a remoção de artefatos. Na reconstrução, isso permite a identificação de assinaturas com intensidade muito baixa, dificilmente reconhecíveis nos dados brutos. Neste caso particular, a rede melhora a qualidade da análise diagnóstica no FLASH. No entanto, este método não supervisionado também tem o potencial de melhorar a análise de outros tipos semelhantes de dados de espectroscopia.

Os lasers de elétrons livres (FEL) permitem a ciência atômica e molecular no regime de femtosegundo a attosegundo, criando pulsos de fótons altamente intensos nessa escala de tempo. No entanto, os FELs baseados no princípio de emissão espontânea autoamplificada (SASE)1,2, como o FLASH3, produzem propriedades de pulso espacial, espectral e temporal que variam fortemente de pulso a pulso. Portanto, um diagnóstico confiável de fótons em um único disparo é essencial para a análise de dados sólidos de experimentos científicos de usuários realizados em tais instalações. A classificação pós-experiência dos dados registrados em relação a diferentes propriedades, como intensidade ou comprimento de onda, pode revelar assinaturas de processos físicos que, de outra forma, seriam obscurecidos ou até mesmo ocultos nos conjuntos de dados. Vários instrumentos de diagnóstico em FELs são usados ​​para medir a fotoionização de alvos de gás, como o Gas Monitor Detector (GMD)4,5 para medição de energia de pulso absoluta, THz-streaking6,7 para determinação da estrutura de tempo de pulso de fóton8, bem como o espectrômetro de fotoionização online OPIS9,10 (ver Fig. 1) e o chamado cookie-box8,11 que usa espectroscopia de fotoelétrons para obter informações sobre a distribuição espectral da radiação FEL. Esses métodos de diagnóstico têm a vantagem de poderem ser projetados para serem quase totalmente não invasivos. Em um processo de fotoionização, devido à alta intensidade do FEL, uma carga espacial significativa10 pode ser criada no alvo de gás ionizado na região de interação dos instrumentos. Essa carga espacial se acumula até mesmo para altas taxas de repetição de pulso FEL, uma vez que os íons de gás alvo criados não podem se dissipar rápido o suficiente pela repulsão de Coulomb ou ser reabastecidos com átomos novos e não ionizados antes que o próximo pulso FEL chegue. Para instrumentos baseados em espectroscopia de fotoelétrons, como o OPIS, a carga espacial pode distorcer a medição diagnóstica porque altera a distribuição de energia cinética dos fotoelétrons. Para minimizar tais efeitos prejudiciais induzidos pela carga espacial, o OPIS é operado em baixas pressões de gás alvo. Por esta razão, os espectros de disparo único do OPIS geralmente mostram baixas taxas de contagem e, consequentemente, as fotolinhas compreendem apenas um pequeno número de eventos de elétron único, aparecendo como picos no espectro, que não são claramente distinguíveis de picos de ruído aleatório (consulte a Fig. 1 ). Para obter resultados de comprimento de onda significativos, geralmente é aplicado um esquema de média móvel em intervalos de tempo variáveis. Portanto, informações confiáveis ​​tiro a tiro, que são importantes para experimentos, não podiam ser fornecidas na maioria dos casos no passado. Apresentamos aqui um método para revelar as propriedades do fóton no modo single-shot resolvido, apesar das baixas estatísticas, empregando inteligência artificial que tira proveito de um tipo especial de autoencoder, que representa os dados obtidos pelo dispositivo de diagnóstico de forma compactada e compreensível caminho.