在高功率激光技术不断发展的背景下，如何实现关键光学元件的高效、精准对准，成为科研人员面临的一项重要挑战。近日，中国科学院上海光学精密机械研究所高功率激光物理联合实验室的研究团队，在这一领域取得了突破性进展。他们成功研发出一种基于机器学习算法的晶体自准直技术，并将相关成果发表于《IEEE Photonics Journal》，题为“Crystal’s Self-Alignment for High Power Laser Facility Based on Machine Learning”。
在现代高功率激光系统中，谐波转换晶体是实现激光频率转换的核心组件之一。为了确保激光能量的高效转换，晶体必须精确对准其光轴方向，使其与入射激光束保持一致。然而，传统的晶体准直方式依赖人工操作，不仅效率低，且容易受到人为误差影响。尤其是在大型激光装置中，随着输出功率的提升，对准精度的要求也愈发严苛，手动调整已难以满足实际需求。
针对这一难题，研究团队创新性地引入机器学习技术，构建了一套全自动化的晶体准直系统。该系统由两个核心模块组成：一是矩形螺旋扫描模块，用于快速定位反射光斑；二是基于M-LOOP算法的自动对准模块，采用贝叶斯优化方法和高斯过程模型进行智能决策。整个系统通过光栅衍射采样、CCD相机图像识别以及电机驱动反馈控制，实现了从光斑搜索到位置调整的全流程自动化。
实验结果表明，这套系统能够在大约10分钟内完成一次完整的晶体自准直过程，显著优于传统方法。更重要的是，它不仅提升了准直效率，还有效避免了人为干预带来的不确定性，为高功率激光系统的稳定运行提供了可靠保障。
值得注意的是，这是首次将机器学习算法应用于高功率激光装置中的晶体对准任务。这种智能化策略的引入，标志着光学对准技术正逐步向自动化、数据驱动的方向发展。未来，该技术有望扩展至更多涉及精密光学调控的领域，如天文观测、量子通信、超分辨成像等，进一步推动光学工程的技术进步。
此外，这项研究也体现了人工智能与传统物理实验结合的巨大潜力。随着计算能力的提升和算法的不断完善，越来越多原本依赖经验与手工操作的任务，正在被智能系统所替代。这不仅提高了科研效率，也为探索更复杂、更高精度的物理现象提供了新的工具。
本项工作得到了中国科学院战略先导科技项目和青年创新促进会项目的大力支持，充分展示了我国在高功率激光技术和人工智能应用融合方面的前沿实力。随着相关技术的不断成熟，未来的大型激光装置将更加智能化、高效化，为科学研究和工业应用提供更强有力的支持。
