日前，来自美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室 (LLNL)、德国弗劳恩霍夫激光技术研究所 (Fraunhofer ILT) 和欧盟极端光学基础设施(ELI)的国际科学家团队合作开展了一项实验，利用机器学习来优化高强度高重复率激光技术 。

合作伙伴宣布，该实验“代表了高强度激光领域的研究、理解和实际应用方面取得了重大突破与飞跃。”LLNL 的首席研究员、马修·希尔 (Matthew Hill) 表示：“我们的目标是展示以高强度和重复率对来自固体靶的激光加速离子和电子进行可靠的诊断。在机器学习优化算法到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率。”

来自劳伦斯利弗莫尔国家实验室、Fraunhofer ILT 和 ELI 的研究团队

这种协作举措以及对最先进激光技术与机器学习技术的结合，为医学诊疗、材料科学和文化遗产和考古学板块的无损分析等各领域的进步开辟了新的途径。

实验期间共发射了 4000 多次，对固体靶的激光强度始终超过 3x1021 W/cm2，这证明了离子产率的优化高于定义的基准性能。该实验在位于捷克布拉格的ELI-Beamline装置中进行，研究人员利用最先进的高重复率先进拍瓦激光系统 (L3-HAPLS) 在 ELIMAIA 激光等离子体离子加速器中产生质子。

Fraunhofer ILT 董事总经理兼亚琛大学激光技术 LLT 主任 Constantin Häfner 表示：“通过利用高重频先进千兆兆瓦激光系统（HAPLS） 和开创性的机器学习技术，我们着手开始进一步探索和理解激光-等离子体相互作用的复杂物理机理。这种协作努力证明了团队合作和技术进步的力量，以共同推动科学知识的边界。”

毋庸置疑，展示高功率、高重频激光系统的目标诊断和色散控制之间的机器学习集成对于该激光装置和更广泛的高能量密度研究领域说都是一个重要的里程碑。

ELI Beamlines首席激光科学家 Bedrich Rus 表示：“如此复杂的实验的成功执行展示了 L3-HAPLS 激光系统的尖端质量和可靠性。”ELI Beamlines 研究和运营总监 Daniele Margarone 总结道：“通过这些实验，ELI 展示了其推动知识前沿的敏锐性和能力。ELI 致力于开展更多的变革性实验，以此重新定义激光科学及其他领域的可能性。”