在AI for Science这一前沿领域的蓬勃推动下，人工智能技术正以前所未有的速度引领着科研范式的变革，同时也在深刻的改变着我们的日常生活。近年来，随着人工智能技术的高速发展，自动驾驶技术逐渐进入人们的视野。那么，对于一个包含成千上万个元件的大型科学装置，例如粒子加速器，其稳定运行是否也能依赖于类似的“自动驾驶”技术呢？答案是肯定的。科学家们正借助机器学习来实现加速器粒子束的智能调控，从而为高功率强束流加速器的调试和运行开辟新的途径。
粒子加速器是探索物质结构和基本规律的关键工具，其运行要求极高的精度。长期以来，加速器的调试与运行高度依赖人工操作，这一过程不仅耗费了大量的人力资源，而且极大地增加了科研的时间成本。机器学习技术的引入为这些挑战提供了新的解决方案。通过训练智能控制系统，机器学习能够显著减少人工干预，提高加速器的运行效率，并为设备控制开辟全新的可能性。
然而，在推进这一技术的过程中，研究者们仍然面临着不少理论和技术上的难题。例如，加速器动力学过程非常迅速，观测器所能获取的大多为稳态数据，而无法完整捕捉动力学演化过程。这一特性使得传统的非线性动力学系统控制理论无法直接应用。此外，由于加速器是一个具有极高自由度的时空演化系统，观测器只能采集到部分变量的信息，这对于控制器的设计和调试带来了极大的困难。与此同时，由于获取加速器的真实运行数据成本高昂，依赖虚拟加速器进行离线训练成为一种可行的选择，但如何实现控制器从虚拟加速器到真实加速器的无缝迁移，仍然是一项重大的技术挑战。
近期，《中国科学：物理学 力学 天文学》（英文版）出版了中国科学院近代物理研究所何源团队联合厦门大学赵鸿团队的研究成果，该文第一作者为陈小龙，通讯作者为何源和王志军，题为“Machine Learning for Online Control of Particle Accelerators”，文章提出了针对上述问题的创新解决方案。研究团队从理论和技术两个层面出发，为加速器的“自动驾驶”提供了一个可行的路径。在理论方面，他们建立了基于机器学习控制器的加速器动力学模型，并引入了时间序列相空间重构技术，以确保控制系统具有等效的全空间信息，从而提高系统的可靠性和可控性。在技术层面，他们提出了一种高精度虚拟加速器以及机器学习控制器的设计与实现方法，利用强化学习算法高效处理虚拟加速器生成的海量数据，成功实现了控制器的离线训练，并将其无缝迁移至真实加速器进行在线应用。
在这些技术突破的支持下，该团队首次实现了CAFe2超导段多达42个自由度的全局轨道自适应控制，并已应用于日常调试。这也是国内人工智能技术首次在加速器复杂系统中实现垂直落地应用。这一成果标志着机器学习在加速器领域应用的一个重要里程碑，为未来进一步发展更为高效的智能调控技术奠定了坚实的基础。在这些工作的基础上，未来的研究有望进一步拓展这一理论和方法的适用范围，并发展更加高效的机器学习算法，推动粒子加速器技术向更高水平的发展。
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