核聚变与人工智能相遇：通过机器学习实现稳定等离子体

用几百束激光将氢同位素的混合物加热到超过1.5亿华氏度（1亿摄氏度）是一回事。保持产生的等离子体稳定是最高的纪律。

毕竟，这种超越“气态”的物质状态，即原子核和电子完全分离，根本不是地球固有的。这就像试图用几个冰袋阻止一块冰块在篝火上融化。如果使用得当，它就可以工作。

如果没有那么多变量就好了。一阵风擦出火花，灼伤了一只拿着这样一包的手，冰块融化了——这是一个比喻。目前地球上保持核聚变最佳条件的记录只有30秒。等离子体本身，即使不够热，也可以稳定一刻钟。这听起来不像是永久稳定的运作。

一旦等离子体的稳定容纳不再起作用，就必须尽快冷却，否则对聚变反应堆技术的损害将是巨大的。这每次都需要大量的能量。得益于机器学习的一个子方面深度强化学习，已经开发并测试了一种方法，可以有效地精确防止这种对等离子体流的破坏。普林斯顿大学和首尔忠安大学的一个团队使用了额外的激光束和回旋加速器，即具有强磁场的紧凑型粒子加速器，将等离子体保持在所需的环境中。

然而，由于变量太多，无法实际计算这两种仪器如何干预以及效果如何，人工智能发挥了作用，它正是为这一任务而训练的。通过这种方式，该系统能够防止美国最大的托卡马克核聚变反应堆DIII-D的等离子体流中断。即使在不理想的条件下，也可以防止所谓的等离子体“撕裂”。

该电路由人工智能控制，两次测量之间只有25毫秒，这似乎足够了。除了图像生成和空广告文本的组装（但这不是人工智能的错），人工智能还有一些明智且经得起未来考验的应用。

然而，该技术仍处于实验阶段，在最终用于ITER之前还需要进一步的测试和改进，ITER是目前正在建设的第一个具有正能量平衡的聚变反应堆。

来源：IT时代网

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