模拟高功率激光系统内部光的复杂行为需要大量计算资源，使研究人员难以快速预测和调整激光性能。斯坦福大学、加州大学洛杉矶分校（UCLA）和SLAC国家加速器实验室的科学家开发了一种人工智能模型，可大幅加速此类计算。该深度学习方法在大量激光脉冲形状上保持高精度的同时，以传统模拟所需时间的一小部分复现其结果。

该进展聚焦于二阶非线性光学（second-order nonlinear optics），也称 χ2 过程。当光波在特制晶体中传播并交换能量时会发生这些相互作用，使科学家能够改变光的频率并精确控制激光脉冲形状。此类能力在使用激光产生高强度X射线的大型科学设施中尤为重要。

激光在LCLS-II中经频率转换产生X射线

在SLAC升级后的直线加速器相干光源（LCLS-II）中，激光脉冲在用于产生X射线之前需经历一系列转换。红外光首先转换为绿光，再转换为紫外（UV）光。产生的紫外脉冲轰击阴极，释放电子团；电子团被加速和调控，以产生高强度X射线脉冲。

紫外脉冲的精确时序与形状决定电子束团的特性。这些特性进而影响科研实验中使用的X射线质量。因此，准确预测不同频率间的光转换是优化该系统的重要环节。

该AI方法发表于期刊 Advanced Photonics，专门用于建模此频率转换过程中的非线性 χ2 相互作用。

AI模型替代耗时的激光脉冲计算

传统上，科学家通过求解非线性薛定谔方程这一复杂数学方程来模拟这些相互作用。广泛使用的分步傅里叶方法（split-step Fourier method，SSFM）计算光在材料中传播时的变化，并在脉冲的时域与频域表示之间反复切换。

该方法结果准确，但需要大量算力。在研究人员考察的完整激光模拟中，仅此计算就占总处理时间的约95%。

为克服该瓶颈，团队开发了基于长短期记忆（long short-term memory，LSTM）循环神经网络的人工智能模型。在早期使用类似网络预测激光脉冲在光纤中传输的研究基础上，科学家调整该方法以处理涉及多光波的更复杂相互作用。

他们使用非共线和频产生（noncollinear sum frequency generation，SFG）过程测试该模型；在此过程中，三个相互耦合的光场在晶体内共同演化。模拟覆盖多种激光脉冲形状，对该模型复现复杂光学行为的能力构成严格测试。

一项重要创新是AI处理信息的方式。神经网络不采用传统模拟在时域与频域之间反复转换计算的方式，而是完全基于光频率特性的压缩表示进行计算。这消除了传统方法中大量导致速度缓慢的重复计算。

毫秒级完成复杂激光模拟

结果表明，该AI模型能够准确重建激光脉冲随时间及不同频率的变化，即使在特别困难的条件下也是如此。这些条件包括频谱中存在明显间隙以及光学相位强烈变化的脉冲。

研究人员使用图形处理器（GPU）批量处理多个模拟时，单个模拟的平均计算时间降至数毫秒。相较传统方法，这代表数量级提升，可在不明显牺牲精度的情况下更快获得预测。

该系统还展现出捕获光波耦合行为的重要能力。当AI准确预测SFG过程的主输出时，其对其他相互作用光场的预测通常也准确。这表明网络学习了整体相互作用的重要特征，而非仅复现单一输出。

面向智能激光与实时控制

除加速模拟外，研究人员设想将AI模型直接连接至运行中的激光系统。其方法采用模块化设计，每个物理过程可由独立训练的神经网络表示。组合这些模型后，可在整个实验系统运行时预测其行为。

一个潜在应用是构建数字孪生，即映射真实激光设备行为的详细虚拟模型。在预测足够快速准确时，这些系统可帮助研究人员监测实验、预判变化，并根据条件变化调整激光设置。

该技术还可支持自适应激光控制，并与测量实验结果的诊断仪器更紧密集成。通过消除主要计算障碍，该研究使响应更快、控制更精确的激光系统更接近现实，并可能惠及广泛依赖高功率激光的科学设施。