面对下一代高功率激光，我们该如何使用机器学习？
面对下一代高功率激光，我们该如何使用机器学习？
随着人工智能技术的快速发展，机器学习在高功率激光领域的应用越来越广泛。从激光等离子体物理到数据处理，从图像分析到脉冲整形，机器学习正在为这一领域带来革命性的变化。本文将通过五个具体的研究案例，展示机器学习在高功率激光领域的最新应用进展。
激光等离子体物理中的数据驱动科学与机器学习方法
德、英联合研究团队介绍了机器学习方法在激光等离子体物理学中的适用性和最新进展，包括激光等离子体加速和惯性约束聚变等重要子领域，并指出其关键问题。文章总结了当前使用机器学习方法的总体趋势，介绍了Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch广受欢迎的库，并强调了在激光等离子体领域广泛采用的机器学习模型所面临的两大突出问题。
随着人工智能技术的快速发展，该领域对数据驱动和机器学习技术的兴趣日益增长，希望本篇综述能为此领域的初学者提供有益指导。
文章信息：Andreas Döpp, Christoph Eberle, Sunny Howard, Faran Irshad, Jinpu Lin, Matthew Streeter, "Data-driven science and machine learning methods in laser–plasma physics," High Power Laser Sci. Eng. 11, 05000e55 (2023)
高功率激光设施的控制系统与数据管理
本文的作者分别来自美国和欧洲的九家机构，聚集了不同高功率激光项目的参与者，每位作者都做了重要贡献，以高层次的视角呈现他们在各自专业领域的经验和最新见解，对高功率激光科学下一代控制系统和数据流提供了他们的见解与观点。
文中介绍了下一代控制系统特性，并对比了高功率激光设施的控制系统与数据管理平台，举例介绍了openPMD开放元标准。作者谈到，通过尽快采取措施进行沟通和同步，高功率激光领域将有望从下一代激光装置的数字基础设施中受益。
文章信息：Scott Feister, Kevin Cassou, Stephen Dann, Andreas Döpp, Philippe Gauron, Anthony J. Gonsalves, Archis Joglekar, Victoria Marshall, Olivier Neveu, Hans-Peter Schlenvoigt, Matthew J. V. Streeter, Charlotte A. J. Palmer, "Control systems and data management for high-power laser facilities," High Power Laser Sci. Eng. 11, 05000e56 (2023)
基于目标检测网络的激光等离子体实时诊断
德国慕尼黑大学的研究团队采用机器学习技术中的目标检测网络对混合激光等离子体尾场加速器进行实时诊断，本实验在先进激光应用中心(CALA)的拍瓦功率、赫兹级重复频率飞秒激光器上进行。
作为在激光等离子体加速器中首次应用目标检测网络的研究，展示了机器学习方法在快速处理大数据中的优势和潜力，特别是在处理来自先进诊断工具的图像数据方面，使得实验中的实时诊断数据分析和可视化反馈成为可能。未来，团队将计划基于此项研究，探索目标检测网络在其他高功率激光实验中的应用及实时决策的可能性。
文章信息：Jinpu Lin, Florian Haberstroh, Stefan Karsch, Andreas Döpp, "Applications of object detection networks in high-power laser systems and experiments," High Power Laser Sci. Eng. 11, 010000e7 (2023)
机器学习优化同步辐射产生
英国思克莱德大学（University of Strathclyde）的研究人员利用机器学习代码BISHOP操作Particle-in-Cell的模拟程序EPOCH，探索同步辐射产生及品质优化的条件。研究发现当薄膜靶足够薄时，在相对论性诱导透明效应过程中从激光脉冲到同步辐射能量转换的效率最高。最佳辐射效果出现在激光斜入射、最小光斑和离焦距离时。
本项工作对激光-薄靶相互作用中伽马射线产生的物理效应，特别是激光入射角度所起的作用提供了多种新的见解。这些结果将为探索等离子体-QED体系的实验设计提供进一步参考。
文章信息：J. Goodman, M. King, E. J. Dolier, R. Wilson, R. J. Gray, P. McKenna, "Optimization and control of synchrotron emission in ultraintense laser–solid interactions using machine learning," High Power Laser Sci. Eng. 11, 03000e34 (2023)
基于机器学习的脉冲波形优化
中国科学技术大学激光等离子体实验室提出一种基于机器学习的脉冲波形优化方法，并应用于双锥对撞直接驱动方案。通过机器学习从大量模拟中总结激光波形和内爆品质的关系，优化脉冲形状，以此提高压缩面密度和干净燃料厚度。
本研究中的机器学习算法适合探索巨大的参数空间，能客观、高效率地寻找到内爆性能极值点，自动实现内爆波系匹配；此外，机器学习完整保留了激光印记的谱特征，考虑了激光印记和瑞利-泰勒不稳定性的耦合发展，更加贴近装置实际。这一工作是机器学习方法赋能实验后，实现高可信度快速迭代优化的成功应用案例。
文章信息：Tao Tao, Guannan Zheng, Qing Jia, Rui Yan, Jian Zheng, "Laser pulse shape designer for direct-drive inertial confinement fusion implosions," High Power Laser Sci. Eng. 11, 03000e41 (2023)