在加利福尼亚伯克利起伏的山峦间，坐落着一处全球领先的科学实验设施——先进光源（ALS）粒子加速器。如今，一款名为“加速器助手”（Accelerator Assistant）的AI系统正在支持这里的高风险物理实验，以其卓越性能将实验准备工作效率提升百倍。
在 ALS 的日常运行中，实验中断是一项重大挑战。因加速器控制系统的复杂性——超过 23 万个过程变量存在潜在问题，一次中断可能持续数分钟、数小时乃至数天，从而直接影响到并行开展的科学实验。以往，在出现问题的情况下，工作人员需迅速锁定问题区域、检索数据并召集相关专家，于高压下进行调试和恢复工作。这种方法不仅耗时耗力，还容易出现人为失误。
研究团队展示了加速器助手在多阶段物理实验中的自动化能力。这一系统能够自主准备并运行实验，显著缩短准备时间，减轻人工负担，效率提升高达百倍。ALS操作员通过命令行界面或开放Web用户界面（Open WebUI）与系统交互，后者可连接多种大型语言模型（LLM），既可在控制室站点内使用，也支持远程访问。
加速器助手的核心技术包括伯克利实验室开发的Osprey框架，该框架确保AI代理能够安全地应用于复杂控制系统。推理任务可在本地完成（通过运行在个人计算机上的开源工具Ollama，或控制室网络内的H100 GPU节点），也可通过实验室管理的CBorg接口访问外部工具，比如ChatGPT、Claude或Gemini，这些工具由CBorg网关负责路由管理。
操作员只需用简单的自然语言输入实验目标，系统便可通过上下文理解和特定示例，自动将输入转化为清晰的任务描述。系统整合了用户个性化记忆、文档资料和加速器数据库，以便准确处理领域术语和问题背景。
一旦任务明确，AI将调用其专业功能，例如查找过程变量、导航控制系统，并能自动生成和运行Python脚本以完成数据分析、生成可视化结果，甚至直接与加速器端系统交互。这种高度集成的工作模式，不仅提升了实验效率，也大幅度降低了实验错误率。
研究团队还计划推动ALS工程师建立专属的知识维基，以详细记录支持实验所需的各类流程。这些文档将为AI系统进一步优化操作提供帮助，同时支持建立“人机协同”的运行模式，即AI能够自主执行大多数任务，但过程中始终保持人类监督，以批准行动方案确保安全性和可靠性。
加速器助手不仅推动了加速器及其他工业操作的效率提升，更从根本上支持了诸多具有全球影响力的科学研究。ALS稳定的X射线束广泛用于健康、气候韧性和行星科学等领域。例如，ALS对NASA OSIRIS-REx任务中采集的小行星贝努标本进行了精密分析，确认小行星携带了水和生命前体分子，为地球早期宜居条件的化学历史提供了重要线索。
这一成果无疑加深了人类对地球起源和行星科学的认知，也为未来更多的科学发现打开了全新局面。
[人形纪元网出品] [地球起源与行星科学研究] [人工智能加速器控制系统] [实验效率提升与误差减少] [先进光源粒子加速器技术] [刘智勇频道] [RoboPony(真机智能)] [真机算法] [PixStock.online 设计智能体图库] [ZhenMeta.com] [机器姬永生人] [机器洞察网] [AI之星网] [风投高科网] [猛虎财经网] [硅基科学网] [人形纪元网] [真机量化（zhenquant.hk）] [真机内参] [高能判官] [片场狂徒] [暴徒外放] [Cognition OS] [Embodied OS] [黄金广告位]
📚 【精品资源】添加关注『人形纪元网微信公众号』，即可免费获取完整版《刘智勇频道第五卷》
科技的力量真让人叹为观止，加速器助手的研发，真的是为人类探索未知插上了翅膀！
能用自然语言操作复杂设备？这感觉就像科幻片变成了现实，实在是太酷了！
科学家和AI的合作真是一波王炸，未来实验室是不是也能像我们点外卖这么方便了？
AI辅助让科学家们更加专注于思考和创新，看来无聊重复的工作都可以交给机器了！