Conveners
人工智能
- Chenzhou Cui (University of Chinese Academy of Sciences)
人工智能
- 赵 丽娜 (高能所)
人工智能
- Zheng-De Zhang (张正德) (IHEP(高能所))
- 彦棡 王 (中国科学院计算机网络信息中心)
以同步辐射光源、中子源为代表的平台类核技术大科学装置能够支撑国家重点产业需求与安全保障任务，通过深度融合人工智能、数字孪生、多智能体与科学大模型等新兴技术，这类国家大科学平台将重塑形成自主智能研究范式。本报告基于同步辐射光源智慧化布局的思考探索，具体论述多技术联用实验方案智能推荐、线站实验智能化自动化调控、高维实验数据挖掘理解等光源智慧化建设进展。
生物大分子X射线衍射晶体结构解析是揭示生物大分子三维结构最重要的手段之一。据统计，当前Protein Data...
上海软X射线自由电子激光装置（简称SXFEL）数字化智能化改造项目计划于2027年初建成一个智慧FEL系统，实现从传统物理装置向“物理+数字”装置的转型。智慧FEL系统包括数字建模、XFEL科学数据库以及智能加速器，以系统化及智能化手段提高装置效率。科学家将因此拥有更高效、直观的数据交互方式，更准确的调整加速器运行参数、提升装置性能和分析用户实验结果。
数字建模实现装置硬件设备的全面1:1数字化建模，涵盖束流元件、工艺管线及公共设施等。数字模型与实时运行数据、科学数据库和智能加速器功能相结合，为科研人员提供直观的调试和运行平台。XFEL科学数据库统一管理装置的运行数据、设备参数和实验数据，确保信息安全和可靠；借助硬时序系统，构建的多维度检索平台，可实现全装置数据精准关联和统一整合，为科研人员提供一站式、全维度数据统一视图。智能加速器则基于装置长期运行数据、机器学习算法和物理模型，能...
Confronted with the challenges of governing massive and heterogeneous datasets, the efficiency bottlenecks of traditional data service models, and the mission of supporting cutting-edge AI4S innovation, the China-VO, or National Astronomical Data Center (NADC), has systematically planned and implemented a next-generation astronomical data service system characterized by “Digital-Intelligent...
随着基座模型性能的快速迭代，智能体技术迅猛发展，其能力边界持续拓展，已逐步深入科研工作的各个环节。智能体架构已从简单的ReAct模式演进至基于Tool Call Loop等范式驱动的工程化体系，工程应用能力正成为其核心发展方向。我们积极推进Open Dr.Sai科学智能体框架在大科学装置数据分析等科研场景中的工程落地，通过构建与适配同步辐射光源、散裂中子源等装置数据处理工具链、分析流程及领域知识库，将科学智能体应用于知识检索、技能培训、科学数据分析等关键环节。我们构建了Open Dr.Sai的Web、CLI及桌面等多端应用，并研发了Synchrotron Agent、RongZai Agent等专业科学智能体，作为科研用户在文献调研、实验方案构建、专业数据处理与学术写作等方面智能助手。目前，Synchrotron...
We introduce an AI-driven multi-agent system that automates the processing of Nuclear Resonant Scattering (NRS) measurements. Developed atop the Dr. Sai ecosystem, the system addresses two primary experimental techniques within the NRS domain: coherent scattering methods and inelastic scattering approaches for phonon studies. The agent is optimized for operation at the High Energy Photon...
高能同步辐射光源产生的实验数据具有海量、多模态、高维度等特征，给用户的实验数据处理与解析带来了巨大挑战，传统数据解析模式难以适应新一代光源高通量运行需求。本报告介绍HEPSBot面向高能同步辐射光源的实验数据解析智能体系统。该系统基于大语言模型构建，通过知识库与语义理解辅助用户开展同步辐射实验，并与面向同步辐射多模态高通量数据解析的人工智能平台“智慧光源大脑”（IPSBrain）深度融合，实现对HEPS多模态实验数据的快速解析与深度挖掘。HEPSBot将智能问答与高通量数据解析功能有机整合，面向HEPS线站用户提供从实验前设计、实验中参数配置到实验后数据解析的全链条智能化服务。
针对复杂科学计算任务，科研人员通常需要调用本地工作站、高性能计算集群和云服务平台等多类异构算力资源，手工完成资源查询、环境配置、任务组织、作业提交、状态跟踪和结果获取等操作。由于不同平台在接口形式、任务描述方式和执行流程上存在差异，科研人员需要在多个工具和系统之间切换，导致学习和操作成本高、流程衔接困难以及自动化程度不足等问题。针对上述问题，本文提出并实现了一种面向复杂科学计算场景的异构算力智能体系统。该系统以大语言模型为核心，构建了面向异构算力资源的智能化服务框架。围绕科学计算任务执行过程，该系统能够通过自然语言交互理解用户需求，完成工具选择、资源查询、任务组织、任务提交与状态跟踪，将复杂算力操作转化为从需求理解到结果反馈的连续执行流程。同时，系统将不同算力平台能力封装为符合 MCP（Model Context...
HEPS作为第四代同步辐射光源，首期已建成14条实验线站，在用户试用实验期间征集到约580项课题申请，2026年首批课题征集到1700余项课题申请，未来将建成更多实验线站，研究领域涵盖众多学科门类，科学用户数量与提案量都将呈指数级增长。
当前HEPS用户服务系统还是人工主导的提案管理模式，在面对未来激增的提案数量时，存在着多重瓶颈：科研人员难以精准定位最适合的装置配置，往往依赖反复咨询和试错；管理员面对海量提案难以高效识别高价值申请，HEPS首轮普通课题征集期间峰值时一天收到500多项课题申请，人工筛选的公平性和一致性难以保证；评审专家在有限时间内审阅大量跨学科提案，缺乏智能辅助工具导致评审质量波动，评审周期长，大量前沿提案可能因“排队”错失窗口期；机时分配依赖人工经验，面对突发情况（设备故障、紧急科学需求）调整效率低下且易引发连锁冲突。
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本研究面向上海光源 10 条功能差异化同步辐射光束线开展智能化升级，对标国际主流同步辐射装置 AI 调光技术，针对光束低频热致慢漂、高频机械振动耦合引发的通量与光斑位置失稳难题，构建感知 - 认知 - 决策三级闭环智能调控体系，核心技术指标为全线路一键智能调束≤5min，纳米探针线站光斑抖动控制至 20 nm RMS。
系统采用四层软硬件架构，分层部署用户交互、算法应用、异构数据库与算力硬件，基于 MySQL、MongoDB 分别存储设备结构化参数与荧光靶、CCD 非结构化图像数据。研究形成三项核心算法：依托神经网络自适应 PID 实现光学元件二次闭环稳控；采用多尺度 CNN 融合 QBPM 点位与荧光成像多源信息完成局部光束反馈；结合皮尔逊特征降维、差分进化与随机森林构建全局逆向参数寻优模型，并引入时序漂移检测算法提升复杂工况鲁棒性。项目基于 SHADOW 与...
