AI助手助力伯克利X射线粒子加速器稳定运行

多客科技

作者：微信文章





编辑：唐子衿

脑图：顾衍礼

排版：方锦书

-首发平台: 机器洞察网(www.roboinsight.news)-

【编者按】AI革新粒子加速器实验流程，高效解决复杂问题，显著提升研究效率，推动物理学突破性进展。

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▍AI赋能粒子加速器实验革命：实验准备效率提升100倍

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▍加速实验准备与运行，人工智能助力物理学突破

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2026年1月8日，加利福尼亚州伯克利的起伏群山间，人工智能在先进光源（Advanced Light Source，简称ALS）粒子加速器上演了新一轮科技革新。这一尖端设施支持的高精度实验往往耗时颇长，每当电子束中断，实验时长可能缩短至数分钟，也可能拖延数小时甚至数天。这对于设备的正常运行、同时进行的科学实验以及研究进度都造成了巨大的挑战。作为解决方案之一，全新“加速器助手”（Accelerator Assistant）AI工具通过自动化加速器多阶段实验准备与运行，将实验准备工作的参与度下降至原来的1%，大幅优化了整个流程。

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▍ALS的挑战：管理23万个变量的复杂系统

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ALS作为一座顶尖的粒子加速器，其操作系统之复杂程度超出想象，拥有超过23万个过程变量。每当实验进程被打断，ALS的技术支持团队必须迅速定位问题源头，提取相关数据并召集适当的专家团队进行分析修复。这一系列工作时间紧张、节奏快速，对工作人员提出了极高要求。AI“加速器助手”的引入，正是为了解决这一高压、低效率的运行难题。

研究团队的成果表明，“加速器助手”能够自主设置并运行多阶段实验流程，不仅显著缩短准备时间，还有效降低了人为干预的必要性。更重要的是，得益于这一系统的智能化操作，ALS的工作人员能够更加高效地专注于数据分析与科学研究。

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▍注重用户体验：多样化交互与无缝集成

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技术人员可以通过命令行界面和开放式WebUI与“加速器助手”交互，后者支持各种大型语言模型（LLM），在控制室终端或远程设备上均可访问。从背后的技术架构来看，系统核心基于伯克利实验室开发的Osprey框架，以确保在复杂控制系统中安全部署代理式AI工具。



在推理过程中，系统可以选择本地设备（如配备H100 GPU节点的控制室网络）运行，也可通过CBorg网关访问诸如ChatGPT、Claude或Gemini等外部工具。借助这一架构，系统可将用户的对话式输入转换为清晰的自然语言任务描述，避免冗余并高效执行。

此外，该系统整合了外部知识，包含用户个性化记忆、文档档案与加速器数据库，有效支持技术术语与复杂背景的理解与应用。工程师甚至可以通过简单的提示语描述目标，系统会结合精心准备的操作模式与关键字指导AI推理，并生成任务相关的Python脚本，以自动化执行数据分析、可视化展示和设备交互功能。

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▍迈向未来：从辅助到自主化设施管理

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“加速器助手”不仅是一项工具，更是ALS团队面向未来的一种探索。ALS工程师团队正计划搭建一个包含实验流程与技术规范的Wiki文档体系，这些文档将帮助智能系统更高效地支持实验运行。这一计划或许能进一步实现设施的自动化操作，同时确保始终有人工在关键环节中审批和监督决策过程。

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▍促进科学突破：技术优化与全球影响

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AI技术的持续进步不仅推动了ALS设备与实验的运行优化，也为全球科学研究提供了重要支持。ALS的高稳定性X射线束已经成为推动健康研究、气候变化应对、乃至行星科学研究的重要工具。例如，在行星科学领域，ALS对NASA OSIRIS-REx任务带回的样本进行测量，为揭开小行星Bennu的化学历史提供了直接证据。这些X射线分析结果显示，此类小行星可能携带了地球早期的水分以及生命分子前体，为进一步理解地球宜居环境的起源提供了重要线索。

通过引入人工智能“加速器助手”，ALS不仅证明了其在技术革新领域的先锋地位，更彰显了科学与工业跨界协作的无限潜力。这一技术的横空出世，无疑将续写人类对宇宙、生命与世界本质的探索新篇章。





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