NI LabVIEW impulsa la investigación científica en el laboratorio de antimateria de CERN
Marco Volponi, investigador principal, CERN
Aspectos destacados del caso de estudio
- LabVIEW permitió la creación de un sistema de automatización avanzado, mejorando significativamente la eficiencia y la fiabilidad en la compleja investigación de antimateria en CERN.
- La solución redujo el tiempo de toma de datos en un 18%, aumentó la eficiencia de captura de antimateria en más del 100% y mejoró la seguridad, permitiendo operaciones automatizadas sin supervisión 24/7.
- La versatilidad y escalabilidad de LabVIEW permitieron una implementación exitosa en múltiples experimentos, mostrando su potencial para aplicaciones científicas más amplias.
"El sistema de automatización de NI LabVIEW ha sido transformador para nuestro experimento AEgIS en la CERN. Hemos reducido el tiempo de toma de datos en un 18%, aumentado la eficiencia de captura de antimateria en más del 100%, mejorado la seguridad y ahora podemos realizar experimentos sin supervisión. Su éxito en múltiples proyectos demuestra su potencial para optimizar la automatización de la investigación científica".
—Marco Volponi, investigador principal de CERN
El desafío:
La precisión es vital en la investigación científica, especialmente en el experimento AEgIS de CERN que estudia la antimateria. Este complejo proyecto exige una coordinación precisa de los dispositivos a nanosegundos. Anteriormente, los ajustes manuales realizados por los investigadores requerían mucho trabajo y eran propensos a errores, lo que limitaba su capacidad para concentrarse en el análisis de datos y otros experimentos.
La solución:
AEgIS Collaboration abordó los desafíos al implementar una interfaz de PC para controlar de manera confiable, de manera no supervisada, experimentos científicos (CIRCUS) con automatización total de operaciones de LabVIEW para ciencia (TALOS). Este sistema, construido con NI LabVIEW, automatiza secuencias experimentales, reduciendo la intervención humana. El Actor Framework de LabVIEW proporciona una arquitectura de control robusta y distribuida, mejorando la fiabilidad, la estabilidad y la eficiencia.
La búsqueda para comprender la antimateria
La antimateria es la imagen especular de la materia ordinaria, ya que consiste en partículas de la misma masa pero con cargas y propiedades opuestas. Comprender la antimateria es crucial porque podría desbloquear respuestas a la pregunta cosmológica clave de por qué nuestro universo está hecho predominantemente de materia y no de una mezcla igual de materia y antimateria.
Figura 1: Trampa de producción de anti-hidrógeno de AEgIS, expuesta por la apertura del criostato principal.
El experimento AEgIS tiene como objetivo probar los principios fundamentales de la física utilizando antimateria, incluyendo el comportamiento del anti-hidrógeno bajo la gravedad. Esta investigación podría remodelar potencialmente nuestra comprensión del universo. Sin embargo, trabajar con antimateria no es una tarea sencilla: requiere medidas increíblemente precisas y un control preciso en condiciones experimentales extremas (como el confinamiento de partículas electromagnéticas, en un vacío mejor que el espacio a una temperatura casi del cero absoluto). Para lograr esto, se requiere una perfecta coordinación de cientos de dispositivos, sincronizando su operación con precisión de nanosegundos. Uno puede pensar en ello como tratar de dirigir una orquesta sinfónica donde cada músico (en este caso, cada pieza del equipo) necesita tocar su parte con perfecta sincronización y precisión, las 24 horas del día, los 7 días de la semana. La necesidad de una automatización avanzada se vuelve crucial.
El nacimiento de CIRCUS y TALOS
Reconociendo las limitaciones del control manual, el equipo de CERN desarrolló CIRCUS, con TALOS y LabVIEW como base. Este sistema transformó su panorama operativo, al igual que los sistemas modernos de piloto automático han revolucionado la aviación. La integración de LabVIEW facilitó la creación de una arquitectura de sistema distribuido, que unió máquinas individuales en una red coherente y automatizada.
TALOS actúa como el director de esta compleja orquesta. Coordina todos los aspectos del experimento, desde controlar piezas individuales del equipo hasta administrar y supervisar todo el flujo experimental. Cada componente dentro del sistema funciona como un microservicio, ofreciendo modularidad y flexibilidad. Esta arquitectura significa que diferentes partes del experimento pueden actualizarse o modificarse por separado y, en caso de un problema, revertirse inmediatamente sin causar un mal funcionamiento de todo el sistema. Esta característica es crucial en un entorno de investigación donde la adaptabilidad es clave y el tiempo de funcionamiento y la estabilidad del sistema son de suma importancia.
Figura 2: Esquema de CIRCUS y TALOS, que representa la relación entre Guardian, MicroServices, Sinara (AEgIS' FPGA), ALPACA (marco de análisis) y el sistema de adquisición de datos (DAQ). La estructura basada en actores de TALOS es la base de la interfaz entre el guardián (el actor raíz) y los microservicios, encapsulada en el padre de todos los microservicios (FOAM). En cada MicroService, solo se debe implementar el código para las funcionalidades específicas. Se mencionan explícitamente tres microservicios notables: el DAQ Manager, que controla la interacción con el DAQ; el Monkey, el núcleo de la automatización y la gestión de la interfaz con ALPACA; y el Kasli Wrapper, que lleva la interacción con el FPGA.1
Lograr una eficiencia operativa sin precedentes
La implementación de CIRCUS y el framework basado en LabVIEW, TALOS, resultó en mejoras notables en eficiencia y fiabilidad. Como ejemplo, durante el curso de una campaña de toma de datos de 69 días, la automatización de TALOS ahorró el 18% del tiempo de toma de datos. Aunque este ahorro de tiempo puede no parecer mucho, en el mundo de la física atómica, donde los experimentos pueden durar meses o incluso años, este tiempo representa un enorme aumento en la productividad.
Una de las características más notables del sistema es su capacidad de administración de errores. TALOS incluye un planificador para escribir scripts de pruebas experimentales, un Monkey para ejecutarlos y tomar decisiones de alto nivel, y un administrador de errores con condiciones de error definidas por el usuario y contramedidas precisas para administrar errores del sistema distribuido. Estos elementos juntos garantizan que cualquier problema se aborde de inmediato, manteniendo así la integridad y la eficiencia de los procesos experimentales. Esta arquitectura es como tener un equipo de asistentes vigilantes que vigilan constantemente cada aspecto del experimento y están listos para intervenir en cualquier momento.
Figura 3: Una captura de pantalla del sistema de control CIRCUS ejecutando un programa de experimentos que involucran antimateria. La interfaz principal es proporcionada por TALOS. En la esquina superior izquierda se encuentran los watchdogs de Guardians y MicroServices, mientras que la lista de errores se coloca en la esquina superior derecha. En la columna de la derecha, la sección superior proporciona detalles específicos sobre el error seleccionado y, debajo, un registro en tiempo real muestra las actividades operativas de Kasli. Esta interfaz es uniforme en todas las máquinas de experimentos. Dentro de la ventana principal, se muestra el Captorius 3 Manager MicroService, que controla la adquisición del osciloscopio principal del experimento.
La capacidad del sistema para operar de manera autónoma, particularmente durante las noches y los fines de semana, ha cambiado las reglas del juego, haciendo posible recopilar datos de manera más continua y liberando a los investigadores para que se centren en el trabajo teórico y de análisis de datos. Este cambio de una operación manual laboriosa a un control automatizado representa un avance significativo en la forma en que se llevan a cabo experimentos científicos complejos.
Además, las capacidades de precisión y sincronización de TALOS, unidas a la retroalimentación de los datos adquiridos (que pueden ser impulsados por las soluciones de IA), han abierto el campo de las posibilidades experimentales, mejorando drásticamente el rendimiento de la máquina y permitiendo nuevas medidas. Un ejemplo es el procedimiento automático de dirección del haz de antiprotones, una operación que antes tardaba semanas en realizarse manualmente. Ahora, se puede llevar a cabo periódicamente de forma totalmente automatizada en cuestión de horas, lo que resulta en una mayor eficiencia de captura de más del 100%. El mejor ejemplo de las capacidades habilitadoras es el ajuste automático por disparo de la derivación del tiempo del láser de positronio: al reducir la incertidumbre de ~ 100 ns a algunos ns, TALOS hizo posible el primer enfriamiento por láser del mundo de los átomos de positronio, un logro buscado en el campo durante más de 30 años.2
Figura 4: Un ciclo de retroalimentación utiliza los tiempos de pulso láser no corregidos (cuadrados rojos) para calcular la desviación de la configuración del usuario (línea negra continua) en el transcurso de una hora y corrige la temporización del pulso láser deseado subsecuente que se utiliza para el experimento real (círculos azules). Independientemente de las desviaciones de corto a largo plazo o incluso de los saltos repentinos, la temporización resultante siempre está cerca del valor deseado.3
Figura 5: Gráfica de convergencia del optimizador autónomo de dirección del haz. En el eje Y, se muestran los recuentos de aniquilación (proporcionales a los antiprotones capturados), mientras que en el eje X se muestran las iteraciones de la configuración de dirección del haz. Es visible un claro aumento en el número de antiprotones atrapados.
Conclusión
La aplicación de NI LabVIEW en el desarrollo de los sistemas CIRCUS y TALOS en el experimento AEgIS de CERN ejemplifica un caso exitoso de automatización avanzada en investigación científica compleja. Esta tecnología no solo mejora la eficiencia operativa y la calidad de los datos (al aumentar la estandarización y la repetibilidad de los procedimientos y realizar verificaciones de calidad de datos de bajo nivel), sino que también establece un estándar para futuros sistemas de control autónomo en diversas aplicaciones científicas e industriales. La automatización, el manejo de errores y la arquitectura modular proporcionada por LabVIEW han demostrado ser cruciales para lograr los ambiciosos objetivos del experimento AEgIS, mostrando el papel fundamental de NI en el avance de la investigación científica.
La implementación de este sistema basado en LabVIEW ha ofrecido varios beneficios al equipo de investigación. Las capacidades de automatización han dado como resultado un ahorro de tiempo significativo, lo que permite a los investigadores dedicar su tiempo al análisis de datos y otras actividades clave en lugar de la administración manual del sistema. Las características mejoradas de seguridad y estabilidad han mejorado la seguridad general de las operaciones, mitigando el riesgo de daños potenciales a equipos costosos. La orquestación precisa y la repetibilidad de los procedimientos de medidas han impulsado los resultados obtenidos y han permitido nuevos experimentos por completo. Además, la escalabilidad y la agilidad de la solución basada en LabVIEW han permitido una migración y expansión eficientes del sistema, con varios miembros del equipo capaces de contribuir sin problemas.
Esta historia de éxito no solo muestra el poder de LabVIEW en la investigación científica, sino que también destaca sus aplicaciones potenciales en una variedad de industrias donde la precisión, la automatización y la fiabilidad son primordiales. Desde la fabricación hasta la industria aeroespacial, los principios y tecnologías establecidos por la investigación de antimateria de CERN podrían preparar el camino para sistemas automatizados más eficientes, confiables e innovadores en diversos campos.
Referencias
1 Volponi, M., Zieliński J., Rauschendorfer T., Huck S., Caravita R., et al (AEgIS Collaboration). TALOS (Automatización total de operaciones de LabVIEW para la ciencia): Un framework para sistemas de control autónomo para experimentos complejos. Rev. Sci. Instrum. 95 (2024); doi: https://doi.org/10.1063/5.0196806.
2 Glöggler, L. T., Gusakova, N., Rienäcker, B., Camper, A., Caravita, R., Huck, S., Volponi, M., et al AEgiS Collaboration). Enfriamiento de láser de positronio a través de la transición 13S-23P con un pulso de láser de banda ancha. Physical Review Letters 132, no. 8 (22 de febrero de 2024): 083402. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.132.083402.
3 Volponi, M., Huck S., Caravita R., Zieliński J., Kornakov G., et al (AEgiS Collaboration). CIRCUS: Un sistema de control autónomo para experimentos de antimateria, física atómica y cuántica. EPJ Quantum Technology 11, no. 1 (15 de febrero de 2024): 10. https://doi.org/10.1140/epjqt/s40507-024-00220-6.