粒子加速器是探索物質(zhì)結(jié)構(gòu)和基本規(guī)律的關(guān)鍵工具，其運(yùn)行要求極高的精度。長(zhǎng)期以來，加速器的調(diào)試與運(yùn)行高度依賴人工操作，這一過程不僅耗費(fèi)了大量的人力資源，而且極大地增加了科研的時(shí)間成本。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的引入為這些挑戰(zhàn)提供了新的解決方案。通過訓(xùn)練智能控制系統(tǒng)，機(jī)器學(xué)習(xí)能夠顯著減少人工干預(yù)，提高加速器的運(yùn)行效率，并為設(shè)備控制開辟全新的可能性。

然而，在推進(jìn)這一技術(shù)的過程中，研究者們?nèi)匀幻媾R著不少理論和技術(shù)上的難題。例如，粒子加速器動(dòng)力學(xué)過程非常迅速，觀測(cè)器所能獲取的大多為穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)，而無法完整捕捉動(dòng)力學(xué)演化過程。這一特性使得傳統(tǒng)的非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)控制理論無法直接應(yīng)用。此外，由于加速器是一個(gè)具有極高自由度的時(shí)空演化系統(tǒng)，觀測(cè)器只能采集到部分變量的信息，這對(duì)于控制器的設(shè)計(jì)和調(diào)試帶來了極大的困難。與此同時(shí)，由于獲取加速器的真實(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)成本高昂，依賴虛擬加速器進(jìn)行離線訓(xùn)練成為一種可行的選擇，但如何實(shí)現(xiàn)控制器從虛擬加速器到真實(shí)加速器的無縫遷移，仍然是一項(xiàng)重大的技術(shù)挑戰(zhàn)。