IT之家 2 月 28 日消息，科學家過去幾十年時間里，一直在探索和追逐核聚變發電夢想，不過由于種種挑戰，這些實驗反應堆至今仍未達到取代化石燃料的程度。

其中讓核聚變產生穩定電力的關鍵挑戰，就是過熱等離子體的不可預測性，不過普林斯頓等離子體物理實驗室（PPPL）在這一方面有了重大突破。

PPPL 團隊設計開發了一種新的人工智能，可以提前 300 毫秒預測聚變中等離子體“撕裂”，從而平滑處理不規則現象，未來有望避免反應堆重啟。

聚變反應堆采用環形結構，類似于甜甜圈，在“托卡馬克”（tokamak）反應堆內，磁場控制著等離子體，讓其不會沖破環壁。

不過沸騰的等離子體很難控制，它極易“撕裂”，并且逃逸出用于約束它的強大磁場。一旦等離子體逃逸，那么就需要關閉反應堆并重置。

PPPL 開發的人工智能有可能提前足夠長的時間預測這些不穩定性，以便對其進行糾正，測試在能源部位于圣地亞哥的 DIII-D 國家聚變設施進行（見上圖）。

人工智能算法發出的警告時間并不長--最長預報時間為 300 毫秒。這對人類來說還不夠時間做任何事情，但撕裂模式不穩定性只需要幾毫秒就能破壞聚變反應。

研究小組確信，人工智能控制器能夠減少 DIII-D 反應堆中的撕裂模式不穩定性。然而，該網絡是專門針對 DIII-D 進行訓練的--它無法預測或穩定其他托卡馬克的撕裂模式不穩定性。研究人員希望最終能開發出一種更通用的人工智能，但這需要更多的測試。

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