核聚变所承诺的绿色能源革命现在又近了一步，这要归功于首次成功使用尖端的人工智能系统来塑造聚变反应堆内的过热氢等离子体。

成功的试验表明，人工智能的使用可能是长期寻找核聚变发电的突破-使其取代化石燃料和现代电网上的核裂变。

"我认为人工智能将在未来控制托卡马克和核聚变科学方面发挥非常大的作用，"瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的物理学家，该项目的领导者之一Federico Felici告诉Live Science。"释放人工智能以获得更好的控制并弄清楚如何以更有效的方式操作此类设备的潜力巨大。

Felici是一项新研究的主要作者，该研究描述了发表在《自然》杂志上的项目。他说，洛桑可变配置托卡马克（TCV）的未来实验将寻找进一步的方法，将人工智能整合到聚变反应堆的控制中。"我们所做的真的是一种原则证明，"他说。"我们对这第一步感到非常高兴。

Felici和他在EPFL瑞士等离子体中心（SPC）的同事与英国公司DeepMind（谷歌所有者Alphabet的子公司）的科学家和工程师合作，在TCV上测试人工智能系统。

甜甜圈形的聚变反应堆似乎是最有希望控制核聚变的类型;托卡马克的设计正在用于在法国建造的大型国际ITER（拉丁语中的"方式"）项目，一些支持者认为他们最早将在2030年拥有商业运营的托卡马克。

人工智能

Felici解释说，托卡马克主要由19个磁线圈控制，这些线圈可用于在聚变室内塑造和定位氢等离子体，同时引导电流通过它。

线圈通常由一组独立的计算机化控制器控制 - 一个用于实验中等离子体的每个方面 - 根据复杂的控制工程计算进行编程，具体取决于所测试的特定条件。但他说，新的人工智能系统能够用一个控制器操纵等离子体。

人工智能 - 由DeepMind开发的"深度强化学习"（RL）系统 - 首先在托卡马克的模拟中进行了训练 - 这是一种比真实事物更便宜，更安全的替代品。

但计算机模拟速度很慢：只需几个小时即可模拟几秒钟的实时托卡马克操作。此外，TCV的实验条件每天都在变化，因此AI开发人员需要在模拟中考虑这些变化。

然而，当模拟训练过程完成时，AI被耦合到实际的托卡马克。

TCV可以维持过热的氢等离子体，通常在超过2.16亿华氏度（1.2亿摄氏度）下，最多3秒。之后，需要15分钟来冷却和重置，并且通常每天进行30到35次这样的"拍摄"，Felici说。

他说，在几天内，在AI控制下，TCV总共完成了大约100次拍摄，他说："我们想要我们可以获得的不同等离子体形状的某种多样性，并在各种条件下尝试。

他说，尽管TCV没有使用中子重氢的等离子体，这些等离子体会产生高水平的核聚变，但AI实验产生了在托卡马克内部塑造等离子体的新方法，这可能导致对整个聚变过程的更大控制。

成型等离子体

Felici说，人工智能被证明擅长以最常见的配置定位和塑造托卡马克聚变室内的等离子体，包括所谓的雪花形状，被认为是最有效的聚变配置。

此外，它能够将等离子体塑造成"液滴" - 在腔室内分离等离子体的上环和下环 - 这是以前从未尝试过的，尽管标准的控制工程技术也可以工作，他说。

创建液滴形状"使用机器学习非常容易，"Felici说。"我们可以要求控制器像那样制造等离子体，然后人工智能就想出了如何做到这一点。

他说，研究人员还发现，人工智能正在使用磁线圈来控制腔室内的等离子体，其方式与标准控制系统不同。

"我们现在可以尝试将相同的概念应用于更复杂的问题，"他说。"因为我们得到了更好的托卡马克行为模型，我们可以将这些工具应用于更高级的问题。

TCV的等离子体实验将支持ITER项目，这是一个巨大的托卡马克，预计将在2035年左右实现全面聚变。支持者希望ITER能够开创使用核聚变的新方法，在没有碳排放的情况下产生可用的电力，并且只有低水平的放射性。

TCV实验还将为DEMO聚变反应堆的设计提供信息，这些反应堆被视为ITER的继任者，将为电网供电 - ITER的设计目的不是这样做的。一些国家正在研究DEMO反应堆的设计;其中最先进的欧洲核聚变反应堆之一预计将于2051年开始运行。

原文链接：
https://www.livescience.com/ai-controls-hydrogen-plasmas-nuclear-fusion

原文标题：Nuclear fusion is one step closer with new AI breakthrough

作者 | Tom Metcalfe

编译 | LCR