工程师利用人工智能为电网解决聚变电力问题

眨眼间，驱动聚变反应的难以控制的过热等离子体就会失去稳定性，并逃离将其限制在环形聚变反应堆内的强磁场。这些逃逸通常意味着反应的结束，对将聚变发展为无污染、几乎无限的能源提出了核心挑战。

但由普林斯顿大学和普林斯顿等离子体物理实验室 (PPPL) 的工程师、物理学家和数据科学家组成的普林斯顿大学领导的团队利用人工智能的力量来预测并避免实际中特定等离子体问题的形成时间。

在圣地亚哥 DIII-D 国家聚变设施的实验中，研究人员展示了他们的模型，仅根据过去的实验数据进行训练，可以提前 300 毫秒预测潜在的等离子体不稳定性，即撕裂模式不稳定性。

虽然这没有足够的时间让人类缓慢眨眼，但人工智能控制器有足够的时间来改变某些操作参数，以避免等离子体磁场线内发展成撕裂，破坏其平衡并打开反应结束逃生的门。

研究负责人 Egemen Kolemen 表示：“通过从过去的实验中学习，而不是结合来自基于物理的模型的信息，人工智能可以制定最终控制策略，在真实的反应堆中实时支持稳定的高功率等离子体状态。”是安德林格能源与环境中心机械与航空航天工程副教授，也是 PPPL 的研究物理学家。

该研究为比现有方法更动态地控制聚变反应打开了大门，并为利用人工智能解决广泛的等离子体不稳定性奠定了基础，这些不稳定性长期以来一直是实现持续聚变反应的障碍。该团队于 2 月 21 日在《自然》杂志上发表了他们的发现。

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