人工智能与粒子加速器研讨会

Nov 23, 2024, 4:00 PM → Nov 25, 2024, 10:15 PM Asia/Shanghai

13楼 - 曦湖厅 (曦湖里酒店)

何 源 (中国科学院近代物理研究所), 王 志军 (中国科学院近代物理研究所)

随着人工智能的快速发展，机器学习已广泛应用于粒子加速器领域的各个方面，并为粒子加速器的“自动驾驶”提供了新契机。其应用不仅可以提升加速器调试效率，还具备显著增强加速器运行稳定性的潜力。为进一步推动人工智能在本领域的研究及应用，中国科学院近代物理研究所受粒子加速器联盟委托，定于2024年11月24日至11月25日在广东省惠州市举办首届人工智能与粒子加速器研讨会。

热忱欢迎各兄弟单位的专家、学者参加会议，期待在惠州相聚，共同讨论AI在加速器中应用的现状和未来发展方向。

  会议讨论的主要议题包括：

1.机器学习在加速器调试、优化、设计及控制等方面的应用

2.机器学习在加速器故障预测、报警处理、异常检测、异常恢复等方面的应用

3.机器学习在加速器束流动力学模拟及建模中的应用

4.其他机器学习方法在加速器领域中的应用

5.人工智能在辅助加速器稳定安全运行方面的应用                           

会议通知_首届人工智能与粒子加速器研讨会.pdf

Saturday, November 23

4:00 PM → 7:00 PM 注册

注册地点：惠州市惠城区曦湖里酒店一楼

Sunday, November 24

8:30 AM → 8:40 AM 会议致辞

Speaker: 何 源 (中国科学院近代物理研究所)

8:40 AM → 9:20 AM 2024诺贝尔物理学奖解读及机器学习简介

邀请报告，会议召集人：王志军（近代物理研究所）

Speaker: 赵 鸿 (厦门大学)

9:20 AM → 9:55 AM 加速器智能束流调试运行技术研究

邀请报告

Speaker: 何 源 (中国科学院近代物理研究所)

2.何源-加速器智能束流调试运行技术研究.pdf

9:55 AM → 10:30 AM 加速器大科学装置的机器学习研究与未来发展

邀请报告

Speaker: 焦 毅 (中国科学院高能物理研究所)

10:30 AM → 10:50 AM 休息/大会合影

合影地点：待定

10:50 AM → 11:15 AM 人工智能助力激光加速器性能提升

邀请报告，会议召集人：焦毅（高能物理研究所）

Speaker: 林 晨 (北京大学)

11:15 AM → 11:50 AM LLM+RAG自动化工作流程的构建——以控制系统应用为例

邀请报告

Speaker: 江 博涛 (深圳综合粒子设施研究院)

11:50 AM → 12:15 PM DCLS基于机器学习的FEL出光优化

邀请报告

Speaker: 孙 际涛 (中国科学院大连化学物理研究所)

12:15 PM → 2:30 PM 午餐

2:30 PM → 2:55 PM 机器学习辅助加速器束流调试

邀请报告，会议召集人：赵玉彬（上海高等研究院）

Speaker: 陈 小龙 (中国科学院近代物理研究所)

2:55 PM → 3:20 PM 数字化智能化的安全联锁系统设计

邀请报告

Speaker: 于 春蕾 (上海光源)

3:20 PM → 3:45 PM 基于机器学习的射频超导腔故障分类

邀请报告

Speaker: 邱 丰 (中国科学院近代物理研究所)

3:45 PM → 4:10 PM 上海光源加速器智能化调试研究

邀请报告

Speaker: 龚 奕豪 (上海光源)

4:10 PM → 4:30 PM 休息

4:30 PM → 4:55 PM S3fel的数据采集与存储方案介绍

邀请报告

Speaker: 郑 惟彬 (深圳综合粒子设施研究院)

4:55 PM → 5:20 PM 基于深度学习的束流信息在线测量模型

邀请报告 会议召集人：杨家岳（大连化物所）

Speaker: 杨 丽娟 (中国科学院近代物理研究所)

5:20 PM → 5:45 PM 基于机器学习的HALF储存环非线性研究

邀请报告

Speaker: 许 建豪 (中国科学技术大学)

5:45 PM → 6:10 PM 基于机器学习的磁通跳跃和失超的识别研究

邀请报告

Speaker: 牛 宝宝 (近代物理研究所)

6:10 PM → 8:10 PM 晚宴

Monday, November 25

8:30 AM → 8:55 AM 基于多智能体强化学习的束流控制方法研究

邀请报告 会议召集人：林晨（北京大学）

Speaker: 杨 旭辉 (近代物理研究所)

8:55 AM → 9:20 AM 使用机器学习方法对CSNS加速器数据进行分析

邀请报告

Speaker: 彭 娜 (高能物理研究所)

9:20 AM → 9:45 AM 机器学习在加速器控制优化中的应用

邀请报告

Speaker: 王 睿 (上海高等研究院)

9:45 AM → 10:10 AM 一种动态使用神经网络的多目标优化算法和系统

Speaker: 雪瑞 郝

10:10 AM → 10:30 AM 休息

10:30 AM → 10:55 AM 基于神经网络的加速器替代模型

邀请报告

Speaker: 孙 坤祥 (近代物理研究所)

10:55 AM → 11:20 AM 使用机器学习优化散裂二期缪子靶与表面缪子束线

邀请报告

Speaker: 刘 光东 (散裂中子源)

11:20 AM → 11:45 AM 浪潮信息AI&HPC科研解决方案

邀请报告

Speaker: 杨 振宇 (浪潮信息)

11:45 AM → 11:55 AM 研讨会总结