Plasma accelerators are a promising candidate for future compact accelerator design. Among them, the Advanced Wakefield Experiment (AWAKE) is a unique facility that accelerates electron beams using CERN’s high-energy proton beam. The plasma accelerators require novel diagnostic techniques to accurately determine their beam parameters. A method of machine learning-based betatron diagnostic is presented to predict witness beam parameters in the context of the AWAKE experiment. Betatron radiation in plasma accelerators could serve as a footprint of the accelerating electrons, and therefore potentially provide information about the beam parameters. Here, a neural network model is developed and trained using the dataset generated from extensive simulation scans. The dataset is systematically generated using particle-in-cell simulations, exploring a range of parameters close to the AWAKE Run 2 baseline, with variations in the initial emittance and the radius of the witness beam. The results demonstrate the model’s ability to predict key final witness beam parameters such as energy, energy spread, and emittance, based on measurable features of the betatron spectrum. Predictions for the beam energy and energy spread show strong agreement with the simulation data, while emittance predictions exhibit more variability, suggesting areas for further refinement.
プラズマ加速器は、将来のコンパクトな加速器設計の有望な候補である。その中でも、Advanced Wakefield Experiment (AWAKE) は、CERNの高エネルギープロトンビームを用いて電子ビームを加速する独自の施設である。プラズマ加速器は、そのビームパラメータを正確に決定するための新規な診断技術を必要とする。AWAKE実験の文脈において、ウィットネスビームのパラメータを予測するための機械学習ベースのベータトロン診断法が提示される。プラズマ加速器におけるベータトロン放射は、加速電子の足跡として機能し得るため、ビームパラメータに関する情報を提供する可能性がある。ここでは、広範なシミュレーションスキャンから生成されたデータセットを用いてニューラルネットワークモデルを開発し、訓練する。データセットは、粒子インセルシミュレーションを用いて体系的に生成され、AWAKE Run 2ベースラインに近いパラメータ範囲を探査し、初期エミッタンスとウィットネスビームの半径を変化させたものである。結果は、ベータトロンスペクトルの測定可能な特徴に基づいて、エネルギー、エネルギー広がり、エミッタンスなどの主要な最終ウィットネスビームパラメータを予測するモデルの能力を示す。ビームエネルギーとエネルギー広がりの予測はシミュレーションデータと強く一致する一方、エミッタンス予測はより大きな変動を示し、さらなる改良の余地を示唆している。