Для проектирования сверхпроводящих магнитов в ускорителях частиц требуется учитывать множество физических явлений и управлять большими объёмами данных. Искусственный интеллект, включая машинное обучение и продвинутые методы оптимизации, помогает ускорить процесс проектирования. В CEA Paris-Saclay уже применяют такие методы для оптимизации параметров, топологической оптимизации, комплексного моделирования источников ионов и обнаружения аномалий в работе магнитов. arXiv: 2603.29740 Обзоры | Физика
Оптимизация сверхпроводящих магнитов на основе данных в CEA Paris-Saclay
Для проектирования сверхпроводящих магнитов в ускорителях частиц требуется учитывать множество физических явлений и управлять большими объёмами данных. Искусственный интеллект, включая машинное обучение и продвинутые методы оптимизации, помогает ускорить процесс проектирования. В CEA Paris-Saclay уже применяют такие методы для оптимизации параметров, топологической оптимизации, комплексного моделирования источников ионов и обнаружения аномалий в работе магнитов.
arXiv: 2603.29740
