从吨级到毫米级：AI设计等离子体反射镜破解高功率激光体积困局

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激光功率每上一个台阶，光学元件就要"胖"一圈。这不是玩笑。当峰值功率突破拍瓦（10^15瓦）量级，传统反射镜的直径必须从1米膨胀到10米以上，重量动辄数吨。制造、运输、安装都成了工程噩梦。 科学家一直在寻找一种"吃不胖"的镜子。最近，英国思克莱德大学团队找到了突破口。他们用机器学习设计等离子体反射镜，把设计迭代从数百万次压缩到几十次，还将反射镜尺寸降到了毫米级。这项成果发表于《通讯-物理学》。

高功率激光是探索极端物理的核心工具。医疗质子加速、惯性约束核聚变、精密制造都离不开它。

但功率提升有个副作用。当激光强度超过每平方厘米10^14瓦时，传统固体反射镜会被瞬间汽化。目前的解决方案很粗暴：扩大镜面面积，分散光强。但这导致装置越来越庞大。

未来的拍瓦级激光器需要直径超10米的反射镜，重达数吨。这不仅造价高昂，而且限制了激光系统的灵活性和应用场景。

科学家把目光投向了等离子体。这种电离气体构成了宇宙99.9%的可见物质，理论上可以承受极高光强而不损坏。但等离子体是一团流动的带电粒子，如何让它们乖乖反射特定波长的光，同时保持稳定，成了困扰学界多年的设计难题。

传统设计靠穷举试错。工程师需要构建成千上万个原型，在计算机模拟中测试性能。

一个完整的设计周期往往涉及数十万到数百万次迭代。这可能耗费数月甚至数年。参数空间的复杂性呈指数级增长，人类工程师难以穷举所有可能。

思克莱德大学物理系与计算机科学系联手，将深度核贝叶斯优化算法引入了等离子体光学领域。

这种机器学习方法不需要遍历所有参数。它通过构建概率模型，预测哪些参数组合可能最优，主动选择下一轮测试点。研究团队透露，新方案只需几十次迭代就能找到最优设计。效率提升了数万倍。

更关键的是，AI找到了人类设计师意想不到的解决方案。它发现了等离子体结构中隐藏的非线性光学效应。

研究团队原本只想设计一块"不坏"的镜子。但AI给出的方案附带了一个意外礼物：激光脉冲被压缩了。

这完全出乎意料。团队深入分析后发现，等离子体层在强光压作用下像手风琴一样周期性变形。

这种变形创造了"时间边界"。反射过程中，等离子体的瞬态结构为反射光增加了新的频率成分，并延迟了脉冲的不同部分，导致脉冲宽度缩短。

这类似于啁啾脉冲放大技术中的色散管理，但物理机制截然不同。研究人员意识到，这种瞬态等离子体光子结构不仅能反射光，还能主动调控光的时域特性。

这为超快光学提供了新的自由度。未来或许可以按需定制激光脉冲形状，在极短尺度上操控物质，探索新的极端物理机制。

这项技术的突破，对正在建设超强激光装置的中国尤为重要。

目前，中国科学院上海光学精密机械研究所的神光系列装置、怀柔科学城的超强超短激光实验平台，都面临光学元件损伤阈值的制约。中国在惯性约束核聚变领域投入巨大，激光聚变需要极高的能量密度，对反射镜的抗损伤能力要求极为苛刻。

国内已有团队开展等离子体光学研究，但主要集中在实验验证和理论模拟阶段。AI辅助设计、逆向优化等智能化手段的应用相对滞后，跨学科融合深度不足。

思克莱德大学的这项工作提示我们：高功率激光的国际竞争不仅是功率数字和装置规模的比拼，更是设计方法论和工具链的竞争。

将人工智能与等离子体物理深度结合，构建自主的智能设计平台，可能是中国激光技术实现差异化突破的关键节点。我们既要追赶硬件指标，也要在算法和工具层面布局，避免在新一代激光技术赛道上再次陷入"大而不强"的困境。

从吨级金属块到毫米级等离子体云，从百万次试错到几十次优化，这场静悄悄的革命正在重新定义激光技术的物理边界。当AI开始理解等离子体的流动规律，人类驾驭极端光场的能力又迈上了一个新的台阶。

Ivanov, S. et al. Design of transient plasma photonic structure mirrors for high-power lasers using deep kernel Bayesian optimisation, Communications Physics (2026). DOI: 10.1038/s42005-026-02505-x.