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，近年来，尽管科学家们都在努力推进核聚变发电技术发展，但由于各种难题尚未解决，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差距。

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

核聚变反应堆呈圆形构造，酷似甜甜圈，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。