6月20日，高功率激光物理联合实验室在线举办第一期“神光·知行”青年研讨会。本次研讨会由实验室欧阳小平副研究员作题为《深度学习在锁模光纤激光器中的探索研究》的主题报告。会议由联合室主任朱健强研究员主持，130余名科研人员参加了此次研讨会。

　　朱健强介绍了举办“神光·知行”青年研讨会的初衷，“青年之文明，奋斗之文明也”，青年当以德为先，行为世范。神光·知行青年研讨会以学术沙龙、专题研讨等形式开展，为青年学者提供展示学术能力和科研理想的舞台，还介绍了联合室在深度学习方面开展前沿研究的背景和取得的各项成果。

　　欧阳小平在报告中分别介绍了深度学习与传统程序设计、机器学习之间的区别和联系，深度学习的分类和应用场景；卷积神经网络用于图像分类和目标检测，典型场景为人脸识别的门禁和支付系统。循环神经网络用于机器翻译和自然语言处理，典型场景为互联网翻译和语音转文字系统。还介绍了国内外锁模光纤激光器的实时监测和智能调控进展;自研锁模光纤激光器的智能调控进展，该锁模光纤激光器通过自研的GHz频谱监测单元和常规光谱仪提供观测数据，调节环形腔内的电控偏振控制器(EPC)。在算法设计中，通过强化学习模型分析光谱数据的2个观测值并给出调节建议，通过改进的循环神经网络优化EPC中4个调节量的迭代过程，提升多次循环的稳定性和可靠性。最后进行了小结和展望。

　　报告后，参会人员围绕固体锁模激光器和高功率激光器的运行故障分析、自适应光学变形镜的优化调节、深度学习模型的参数规模等方面开展了热烈的讨论与交流。

图1 线上会议报告

图2 锁模光纤激光器

图3 深度学习架构设计