【千问百科解读】

　　高强度和高重复的激光器快速连续发射强大的光爆发，每秒能够发射多次。

商业聚变能源工厂和先进的紧凑型辐射源是依赖此类激光系统的系统的常见例子。

然而，人类是一个重要的限制因素，，因为人类的响应时间不足以管理这种快速射击系统。

　　为了应对这一挑战，科学家们正在寻找不同的方法来利用自动化和人工智能的力量，这些技术具有实时监控能力，可以进行高强度操作。

　　来自劳伦斯利弗莫尔国家实验室 LLNL、弗劳恩霍夫激光技术研究所 ILT 和极光基础设施 ELI ERIC 的一组研究人员正在捷克共和国的 ELI 光束线设施进行一项实验，以使用机器学习 ML 优化高功率激光器。

　　研究人员在激光目标相互作用数据上训练了LLNL的认知模拟开发的ML代码，使研究人员能够随着实验的进行进行调整。

输出被反馈到ML优化器中，使其能够实时微调脉冲形状。

　　激光实验进行了三周，每次实验持续约12小时，在此期间，激光以5秒的间隔射击500次。

每120次射击后，停止激光以更换铜靶箔并检查汽化的目标。

　　“我们的目标是以高强度和重复率证明对来自固体目标的激光加速离子和电子的可靠诊断，”LLNL的首席研究员Matthew Hill说。

“在机器学习优化算法对激光前端的快速反馈的支持下，可以最大限度地提高系统的总离子产量。

”

　　利用最先进的高重复率高级拍瓦激光系统L3HAPLS和创新的ML技术，研究人员在理解激光等离子体相互作用的复杂物理方面取得了重大发展。

　　到目前为止，研究人员一直依赖更传统的科学方法，这需要人工干预和调整。

借助机器学习功能，科学家们已经能够更准确地分析庞大的数据集，并在实验进行时进行实时调整。

　　实验的成功也凸显了L3HAPLS的能力，L3HAPLS是世界上最强大、最快的高强度激光系统之一。

实验证明了L3HAPLS具有出色的性能可重复性、焦点质量和极其稳定的对准。

　　Hill和他的LLNL团队花了大约一年的时间与Fraunhofer ILT和ELI Beamlines团队合作准备实验。

利弗莫尔团队使用了实验室指导研究与开发计划开发的几种新仪器，包括代表级闪烁体成像系统和REPPS磁谱仪。

　　漫长的准备工作得到了回报，因为该实验成功地产生了可靠的数据，这些数据可以当作包括聚变能、材料科学和医学医治在内的各个领域进步的基础。

　　GenAI技术一直处于科学创新和发现的前沿。

它正在帮助研究人员突破科学可能性的界限。

上周，麻省理工学院和瑞士巴塞尔大学的研究人员开发了一种新的机器学习框架，以揭示有关材料科学的新见解。

上周，人工智能被证明在药物发现中发挥了主要作用。

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