[17p-M_110-1~13] 3.4 Laser system and materials

2:00 PM - 2:15 PM JST(5:00 AM - 5:15 AM UTC)

[17p-M_110-1] Searching for optimal parameters for gas optics using machine learning

〇Hitoki Yoneda¹, Hiroaki Kawase¹, Atsuki Sato¹, Yurina Michine¹, Takaaki Morita¹ (1.ILS, Univ. Electro-Comm.)

Keywords:

high power laser,gas optics,machine learning

気体光学素子では、流速や気体層の厚み、吸収分子の密度、回折格子書き込み用UVレーザーの書き込まれる回折格子定数、エネルギー密度、格子角度、波面の曲率、被回折レーザーの入射角、入射波曲率、曲率中心などの多くのパラメータの最適組み合わせ条件を探索する必要がある。本研究では、これら条件を自動化により設定できるシステムを構築し、さらに機械学習を用いて最適解探索を行うことを目指している。