据中国光学期刊网，于2024年01月19日报道，激光科技前沿：数字化如何引领高功率激光未来。
高功率激光亟需数字基础设施的跟进
近年来，数字化数据和自动控制不断革新着各个领域科学家和工程师们的日常工作方式。最近备受关注的新能源汽车行业中，特斯拉的Cybertruck整车线束长度仅为普通新能源汽车的三分之一。这巨大差异的背后是先进的控制系统所带来的改变，使得特斯拉在可靠性方面胜过竞争对手。同时，其高度集成的数据管理系统为用户提供了更友好的人机交互体验。可见，先进的控制系统和数据管理已经为多个行业带来了效率和交互模式的改变。
高功率激光科学与工程界虽然也不例外，但一直没有走在大数据和自动化科学的前沿。在过去，有限的激光重复频率迫使每次激光发射实验都需要由科学家们详细地规划、执行实验并分析数据。幸运的是，这种针对实验设备和数据深度的个性化人工方法暂时地满足了业内需求。即使利用重复率有限的实验技术，仍可以向表征激光与物质相互作用的关键物理过程提供支持。
然而，随着技术的发展，同样的方法可能无法继续产生更好的科学。如今，在各种规模的装置中，激光技术的持续演变、实验制靶和诊断技术的进步正在将激光发射的间隔时间从几小时缩短至几分钟，甚至几毫秒。对于当代高功率激光设施，继续要求工作人员和科学家在每次激光发射前后手动控制和操作实验组件变得不切实际。此外，手动管理（例如整理、分析、可视化和存储）每个单发射实验数据库中的独立数据元也变得愈加繁琐。这些高重频激光装置意味着实验数据量更大，捕获元数据（metadata，关于数据来源、格式、创建时间等的描述性信息）的时间更少。如何应对这一挑战，一直是高功率激光界关注的焦点，如图1所示。
面对下一代高功率激光，我们该如何高效管理
为了解除这些限制，世界各地的高功率激光设施已经开始升级其基础控制设施和数据管理方法。在过去，一种常见的控制方法是使各种系统彼此半隔离，人作为各系统之间的通信中介。随着高功率激光装置重频率的增加，需要更高效的控制方式，由此，分布式网络化控制系统进入人们的视野，其能够让各系统之间相互作用以提高实验室整体的运行效率，这是传统方法无法实现的闭环形式，如图2所示。同时，对数据的一致性管理可以便于科学家和外部合作伙伴对数据的访问，提高元数据的可靠性，并增加数据分析软件的复用性。
在重塑下一代高功率激光科学的数据和控制架构时，机遇与挑战并存。有趣的是，许多研究团队都在不约而同地独立进行重大的架构变更。在High Power Laser Science and Engineering的一篇文章中，作者认为现在正是分享专业知识、为合作成员提供交流平台，自主完成数字化基础设施的好时机。文章的作者们分别来自美国和欧洲的九家机构（California State University Channel Islands、Université Paris-Saclay、Central Laser Facility、Ludwig–Maximilians–Universität München、Lawrence Berkeley National Laboratory、University of Michigan、Ergodic LLC、Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf、以及 Queen’s University Belfast），聚集了来自不同高功率激光项目的参与者，每位作者都进行了大量的撰写工作，以高层次的视角呈现他们在各自专业领域的经验和最新见解。
成果发表在High Power Laser Science and Engineering 2023年5期的文章，作为“Future Control Systems and Machine Learning at High Power Laser Facilities 2022”专题来稿，并被选为Editors' Pick (Scott Feister, Kevin Cassou, Stephen Dann, Andreas Döpp, Philippe Gauron, Anthony J. Gonsalves, Archis Joglekar, Victoria Marshall, Olivier Neveu, Hans-Peter Schlenvoigt, Matthew J. V. Streeter, Charlotte A. J. Palmer. Control systems and data management for high-power laser facilities[J]. High Power Laser Science and Engineering, 2023, 11(5): 05000e56)。
作者介绍了下一代控制系统将具备的一些特性，例如优秀的网络带宽管理，平稳的学习曲线以及强大的兼容性等。并比较了高功率激光设施中最先进的控制系统和数据管理平台，探讨了这些领域中进行实际设施层面决策时的注意事项，并重点介绍了几种具体的控制系统和数据管理方法。其中举例openPMD开放元标准，设计的初衷是用于激光等离子体领域中粒子网络（particle-in-cell, PIC）模拟，它规范了数据的存储方式和层级结构，便于在不同模拟程序间进行结果比较。这项技术已经在多个PIC程序中得到了验证，如PIConGPU、WarpX和OSIRIS等。同时其在实验数据处理方面也应用广泛，围绕建立在openPMD基础上的软件生态圈，简化了实验数据处理流程，推动了高效的数据管理。
总结与展望
本文包含了每位作者对高功率激光科学下一代控制系统和数据流的个人见解以及他们集体的观点。其目标受众为高功率激光设施的科学家、设备工程师和管理员。他们谈到，通过尽快采取措施进行沟通和同步，高功率激光领域可以从下一代激光装置的数字基础设施中受益，并为深入了解高功率激光-等离子体相互作用，以及提供具有竞争力的次级辐射源铺平道路。
