粒子加速器是探索物质结构和基本规律的关键工具，其运行要求极高的精度。长期以来，加速器的调试与运行高度依赖人工操作，这一过程不仅耗费了大量的人力资源，而且极大地增加了科研的时间成本。机器学习技术的引入为这些挑战提供了新的解决方案。通过训练智能控制系统，机器学习能够显著减少人工干预，提高加速器的运行效率，并为设备控制开辟全新的可能性。
然而，在推进这一技术的过程中，研究者们仍然面临着不少理论和技术上的难题。例如，粒子加速器动力学过程非常迅速，观测器所能获取的大多为稳态数据，而无法完整捕捉动力学演化过程。这一特性使得传统的非线性动力学系统控制理论无法直接应用。此外，由于加速器是一个具有极高自由度的时空演化系统，观测器只能采集到部分变量的信息，这对于控制器的设计和调试带来了极大的困难。与此同时，由于获取加速器的真实运行数据成本高昂，依赖虚拟加速器进行离线训练成为一种可行的选择，但如何实现控制器从虚拟加速器到真实加速器的无缝迁移，仍然是一项重大的技术挑战。
