Машинное обучение помогает решить проблему дрейфа производительности ускорителей частиц

Учёные и инженеры Национальной лаборатории Лос-Аламоса и Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли разработали модель машинного обучения для оптимизации работы ускорителей частиц. Эта разработка напр

авлена на решение проблемы дрейфа производительности, которая возникает в процессе эксплуатации ускорителей частиц. Машинное обучение позволяет создать «виртуальных наблюдателей», которые  ...