Полученная в рамках настоящего проекта модель машинного обучения способна решать следующую задачу классификации. На вход модели подаются такие характеристики физической системы, как заряд и масса частицы, начальные условия (координаты и скорости), постоянное и переменное напряжения на электродах, а также конфигурация электрических полей ионной ловушки. На выходе получается предсказание о возможности стабильного движения при заданных условиях с указанной вероятностью такого исхода. Полученная модель может быть полезна при исследовании нового класса ионных ловушек – трехмерных мультипольных, в применении к квантовым вычислениям на плененных ионах и масс-спектрометрии.
Васильев М.Д., Васильева О.О. (науч. рук. Рождественский Ю.В.) Нейронная сеть для предсказания характера динамики ионов в трехмерных мультипольных ионных ловушках // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2023]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/9917