Agentic AI for Multi-Stage Physics Experiments at a Large-Scale User Facility Particle Accelerator
Thorsten Hellert, Drew Bertwistle, Simon C. Leemann, Antonin Sulc, Marco Venturini
我们展示了第一个语言模型驱动的代理人工智能(AI)系统,以便在生产同步加速器光源上自主执行多阶段物理实验。 该系统在Advanced Light Source粒子加速器中实现,将自然语言用户提示转换为结构化执行计划,将存档数据检索,控制系统通道解析,自动脚本生成,受控机器交互和分析相结合。 在具有代表性的机器物理任务中,我们表明,即使对于系统专家来说,相对于手动脚本,准备时间也减少了两个数量级,而操作员标准的安全约束则得到了严格的维护。 核心架构功能、计划优先编排、有界工具访问和动态能力选择,通过完全可复制的工件实现透明、可审计的执行。 这些结果为将代理AI安全地集成到加速器实验和苛刻的机器物理研究以及常规操作中建立了蓝图,在全球范围内直接可移植性,更广泛地说,还可以直接移植到其他大型科学基础设施。
We present the first language-model-driven agentic artificial intelligence (AI) system to autonomously execute multi-stage physics experiments on a production synchrotron light source. Implemented at the Advanced Light Source particle accelerator, the system translates natural language user prompts into structured execution plans that combine archive data retrieval, control-system channel resolution, automated script generation, controlled machine interaction, and analysis. In a representative m...