粒子加速器是探索物質(zhì)結構和基本規律的關(guān)鍵工具，其運行要求極高的精度。長(cháng)期以來(lái)，加速器的調試與運行高度依賴(lài)人工操作，這一過(guò)程不僅耗費了大量的人力資源，而且極大地增加了科研的時(shí)間成本。機器學(xué)習技術(shù)的引入為這些挑戰提供了新的解決方案。通過(guò)訓練智能控制系統，機器學(xué)習能夠顯著(zhù)減少人工干預，提高加速器的運行效率，并為設備控制開(kāi)辟全新的可能性。
然而，在推進(jìn)這一技術(shù)的過(guò)程中，研究者們仍然面臨著(zhù)不少理論和技術(shù)上的難題。例如，粒子加速器動(dòng)力學(xué)過(guò)程非常迅速，觀(guān)測器所能獲取的大多為穩態(tài)數據，而無(wú)法完整捕捉動(dòng)力學(xué)演化過(guò)程。這一特性使得傳統的非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)系統控制理論無(wú)法直接應用。此外，由于加速器是一個(gè)具有極高自由度的時(shí)空演化系統，觀(guān)測器只能采集到部分變量的信息，這對于控制器的設計和調試帶來(lái)了極大的困難。與此同時(shí)，由于獲取加速器的真實(shí)運行數據成本高昂，依賴(lài)虛擬加速器進(jìn)行離線(xiàn)訓練成為一種可行的選擇，但如何實(shí)現控制器從虛擬加速器到真實(shí)加速器的無(wú)縫遷移，仍然是一項重大的技術(shù)挑戰。
