BNCT02加速器机器保护系统设计

中国科学院高能物理研究所第二台硼中子俘获治疗(BNCT02)加速器主要由1台离子源、1条低能束流传输线、1台射频四极加速器和3条高能束流传输线组成。为了保障BNCT02加速器的安全运行,设计了基于横河PLC和实验物理及工业控制系统(EPICS)软件工具包的机器保护系统。为了增强安全性,该系统采用了冗余设计,由两套完全独立且主要输入、输出信号一致的子系统构成。测试结果表明,BNCT02加速器机器保护系统的响应时间小于1.6 ms,且具有稳定可靠性高的特点,满足BNCT02加速器运行的需要。

上海光源储存环机器保护系统升级

上海光源线站工程(二期)对机器保护系统提出的高要求是现有系统无法满足的,需对机器保护系统进行升级改造。本文使用FL-net技术实现了光源储存环所有联锁可编程逻辑控制器单元间的数据共享,解决了联锁系统跨单元通信的问题。机器保护系统的远程控制基于分布式EPICS设计,扩充部分通过统一接口形式和使用层次化设计方法,避免了对原系统的改动。新系统通过测试,在线运行可靠稳定,单元间联锁响应时间小于21 ms,满足加速器运行的需求,且改造后的系统更灵活、易扩充,可满足日后不同的联锁需求。

加速器机器保护系统软件优化设计

为消除ADS 25 MeV超导质子直线加速器在束流调试、运行过程中误触发现象,主要对其机器保护系统软件进行优化设计.通过优化底层FPGA和上层LabVIEW程序,增加三选二表决机制的判断逻辑相关代码,提高了数据传输的可靠性和保护动作判断逻辑严谨性,彻底消除了系统的误触发和误动作现象.

密码学与隐私计算在人工智能行业中的实践

AI的发展离不开高质量的数据源,而数据所代表的内容与个人隐私、安全息息相关,随着数据泄露事件的频发,数据安全正得到了越来越多的关注。如何兼顾数据的流动、分享与个人隐私的保护?如何令不同数据拥有方以安全有效的技术手段共同训练使用AI模型?近年来,以密码学为代表的隐私计算技术为这些问题提供了可能的解决方案。本文首先介绍这一问题的背景和主要特点;然后结合开源隐私计算框架Rosetta,介绍在金融、人脸识别等场景中,如何赋能AI系统以隐私保护的能力;最后简述该领域的未来发展趋势。