科学家利用AI预测核聚变反应堆裂变模式，避免重启反应堆

据报道，科学近年来，家利聚变尽管科学家们都在努力推进核聚变发电技术发展，用AI预应堆但由于各种难题尚未解决，测核这些试验反应堆距离完全替代传统化石燃料还有相当大的堆裂差距。

解决核聚变反应中过热等离子体不可预测性问题，变模是式避实现稳定电力产出的最大瓶颈之一。近期，免重美国普林斯顿等离子体物理实验室（简称 PPPL）取得重要进展，启反已经成功研发新型AI系统，科学可提前300毫秒预测聚变中等离子体的家利聚变“撕裂”行为，有效管理异常情况，用AI预应堆有助于防止反应堆停机。测核

核聚变反应堆呈圆形构造，堆裂酷似甜甜圈，变模其内部的“托卡马克”（tokamak）反应器通过磁场驾驭等离子体，使其难以逃离环状墙壁。然而，过热的等离子体极其不稳定，很容易发生“撕裂”，并冲破强大的磁场约束。因此，一旦出现这种情况，必须紧急关停反应堆并重新启动。

据了解，PPPL研发的新型AI系统有能力提前预测并修正此类不稳定性。这项研究已在能源部设在圣地亚哥的DIII-D国家聚变设施展开测试。人工智能系统能发出预警信号，但对于人类而言，这样的时间窗尚不足以采取行动。然而，仅需短短数毫秒，撕裂模式不稳定便足以破坏聚变反应。

研究团队坚信，此款AI控制器有望降低DIII-D反应堆中的撕裂模式不稳定性。然而，值得注意的是，这个神经网络主要针对DIII-D进行专项培训，能否预测或控制其他型号的托卡马克撕裂模式不稳定性，仍有待进一步验证。研究团队期待能够推出一种具有更高泛化性的AI系统，但这也需要开展更多的实验测量。

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