12月25日中午，国家同步辐射实验室党委（核科学技术学院党委）在“8348”学术咖啡吧开展第七期8348师生沙龙活动，本期活动主题为“智能”。国家同步辐射实验室党委（核科学技术学院党委）书记李良彬、副书记周婷，以及40余位师生代表齐聚一堂，深入学习人工智能在同步辐射光源中的应用，探讨合肥先进光源（HALF）工程建设中的机器学习研究。活动由国家同步辐射实验室加速器部教工党支部书记刘功发主持。

信息部孙晓康首先作题为《机器学习技术在粒子加速器中的应用情况介绍》的报告。他介绍了机器学习在加速器调试控制、加速器故障检测处理、加速器物理建模束流模拟等方面的应用和最新研究进展，同时结合合肥光源历史数据管理和合肥先进光源数据中心的开发情况，介绍了实验室在智能同步辐射光源数据平台建设方面的研究进展。

加速器部许建豪带来题为《基于机器学习的HALF储存环非线性研究》的报告。他指出，基于衍射极限储存环的第四代光源需要对线性光学和非线性动力学同时进行优化，采用机器学习方法构建模型和优化设计具有独特优势和广阔前景，并就机器学习预测回归共振驱动项和动力学孔径两个实例作了详细介绍。

实验部昱万程作题为《AI在同步辐射科学大数据处理与分析上的应用》的报告。他介绍了AI在散衍射数据、谱学数据以及成像数据处理与分析中的应用，并从数据共享与保护的平衡、AI模型开发策略和技术路线等方面提出AI对于大科学装置数据开发应用的几点思考。

在交流与讨论环节，现场参会人员与报告人进行了面对面交流和讨论。大家各抒己见，从应用场景、实施方法和建模过程等角度共同探讨在HALF建设中的机器学习研究。现场气氛轻松活跃，参会老师进一步开拓了研究思路，纷纷表示受益匪浅。

李良彬指出，合肥先进光源作为一个多技术系统的复杂集合体，是良好的机器学习应用平台。数据作为新型生产要素，如何做好数据的采集、保护及利用，意义非凡又挑战重重。要积极与兄弟单位交流合作，深挖数据价值，创造增值空间。

（国家同步辐射实验室、核科学技术学院）