据中国激光杂志社网，于2025年02月19日报道，自动化和人工智能的力量正在引领激光物理开辟新方向，在高功率激光领域机器学习可以与激光等离子体加速器实时诊断、脉冲整形、数据处理、图像分析相关联，实现显著的流程优化与效能提升。High Power Laser Science and Engineering 期刊汇集了近两年发表的相关文章，诚邀您一览其精彩内容。
1 Data-driven science and machine learning methods in laser–plasma physics
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)
2 Control systems and data management for high-power laser facilities
微信推文：激光科技前沿：数字化如何引领高功率激光未来
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)
3 Applications of object detection networks in high-power laser systems and experiments
微信推文：目标探测网络加入，激光等离子体加速器实现实时诊断
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)
4 Optimization and control of synchrotron emission in ultraintense laser–solid interactions using machine learning
微信推文：University of Strathclyde：机器学习调控超强激光-等离子体同步辐射源
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)
5 Laser pulse shape designer for direct-drive inertial confinement fusion implosions
微信推文：机器学习辅助激光脉冲整形，实现高压缩、高稳定内爆
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)
更多机器学习专题文章欢迎浏览：
1. Versatile tape-drive target for high-repetition-rate laser-driven proton acceleration
2. Hyperspectral compressive wavefront sensing
3. Automated control and optimization of laser-driven ion acceleration
4. Tango Controls and data pipeline for petawatt laser experiments
5. Laser wakefield accelerator modelling with variational neural networks
期刊简介
High Power Laser Science and Engineering (HPL) 创刊于2013年，是目前国际上唯一全面反映光学大科学工程——激光聚变点火研究的专业期刊。2024年，HPL位于JCR光学类期刊Q1区，IF值为5.2。在最新的2023年中科院期刊分区中，HPL位列物理与天体物理1区。期刊还被EI，SCOPUS，CSCD收录。HPL连续2次入选中国科技期刊卓越行动计划。
