在Desys ´Ares Accelerator中，研究团队希望获得自主操作的经验。
粒子加速器是通用工具：它们帮助工业生产过程，在医院的肿瘤治疗中，并在研究中实现独特的发现和见解。对粒子束的稳定性和性质的需求不断增长，使这些复杂器件的手动操作日益具有挑战性 - 并且需要最高的自动化水平来支持操作员。
贫民和套件的新项目（Karlsruhe Technoloce of Tearch）现在正在迈出一个完全自主的加速器的第一步。合作“自主加速器”，由亥姆霍兹协会和亥姆霍兹人工智能合作单位框架内的两个参与亥姆霍兹研究中心支持，为斯鲜和套件的两个线性加速器的操作带来了“加固学习”。强化学习涉及测量状态值并调整控制变量以确定它们对彼此的影响，从而学习控制策略，这些策略也考虑到未来的影响。从长远来看，这将完全取代手动干预。
长笛加速器位于套件时。
“加强学习的重要特征是控制系统不仅反应，而且计划进入未来如何实现目标，”Annika Eichler从贫民区解释为整体项目。“为此目的，控制系统可以基于到目前为止所收集的信息的基础，但它还必须有足够的范围，以便在以前未知的地形中真正地”征服“新的控制区域。研究团队的长期目标是自动运营加速器。但首先，该团队专注于控制电子沿着加速束的密度。除了这些电子串的长度之外 - 其中一些除了小于毫微秒的测量装置之外 - 它特别是粒子串中的积累效果，使控制这种尺寸非常具有挑战性;因此，自主控制是有效和快速优化所必需的。
对于他们的实验，研究团队在试剂盒上使用测试加速器ARES（SINBAD的Accelerator Research实验）。两种设施都可以在“物质和技术”计划的框架内提供加速研究，并提供足够的测试时间来开发此类算法。
“通过使用两个类似的紧凑而不相同的加速器来发展我们的人工智能，我们获得了对其他和更大加速器的算法的可转让性的宝贵经验，”套件项目经理ErikBründermann说。
这是重要的，为了能够在稍后使用此类算法，用于复杂的用户计算机，例如Flash和European XFEL。
