德国研究团队证明大模型有望助力粒子加速器的自主调节

第十届计算机技术与机械电气工程国际学术论坛（ISCME 2025）暨2025年泰山学术论坛-鲁东大学微纳传感器及系统专题论坛

文章导读

当人工智能遇上粒子加速器——这个看似反差的组合，正在颠覆传统科学设备的调校方式！德国顶级科研团队首次证实：大语言模型竟能实现粒子加速器的半自动化调节。在尖端物理研究中，这些庞然大物的调校曾是人类工程师的专利，但最新《科学进展》研究揭示惊人体量——14种LLM中的最优解虽然仅达到人工算法50%的改进效果，却呈现出模型能力与调校精度的强相关性。更耐人寻味的是，这类通用型AI在特定场景下展现出远超预期的适配速度，暗示着随着大模型技术迭代，粒子加速器这个科学界最精密的"机械大脑"，或将开启迈向智能时代的大门。

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德国研究团队证明大模型有望助力粒子加速器的自主调节

1月1日，德国亥姆霍兹协会旗下电子同步加速器研究中心DESY提出使用大型语言模型（LLM）调节粒子加速器的优化方案。粒子加速器在物理发现、癌症研究和材料科学等关键领域发挥着重要作用，然而目前其调节主要依赖人工操作。为了通过自主调节方法提高效率，研究人员探究了当前最先进的LLM在粒子加速器调节任务中的潜力，在实验中对比了14种大模型和4种提示模板，并评估了基于LLM的方法与其他调节算法的性能差距。实验结果表明，性能最佳的LLM提示组合仅实现了平均约50%的归一化光束改进，远低于目前最先进的加速器调节算法并产生了较高的计算成本，但同时更强大的模型通常在加速器调节任务上表现更佳。研究团队指出，虽然目前LLM仍然无法替代最先进的加速器调优算法，但随着LLM领域的快速发展，未来有望加速将自主调节算法部署到日常粒子加速器操作中。相关研究发表在《Science Advances》期刊上。