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AI首次用于控制聚变反应堆内的等离子体

2022-02-18 中国科学报 李木子
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  如果能让聚变反应堆运转起来,它将提供廉价、丰富且相对清洁的能源。人工智能(AI)首次被用于控制聚变反应堆内的超高温等离子体,为提高其稳定性和效率提供了一条新途径。相关研究近日发表于《自然》。

  英国DeepMind公司与瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)的科学家合作,创建了一个神经网络,能够控制EPFL的托卡马克配置变量(TCV)聚变反应堆中的磁场。这些磁场对于安全控制反应堆的等离子体至关重要。

  TCV的研究人员之前使用了19个磁圈,每个磁圈由一个单独的算法控制,通过大量传感器监测反应堆内部,每秒数千次。而DeepMind创建了一个单一的神经网络来同时控制所有线圈,并能自主学习,从而最好地控制等离子体。

  该团队对人工智能进行了精确的数字模拟训练,然后在真实机器上进行实验,成功将等离子体维持2秒左右。这接近反应堆的极限——TCV在一次实验中将等离子体维持3秒钟,而世界纪录只有5秒。除了控制等离子体,人工智能还能塑造等离子体,并在反应堆内移动它。人工智能甚至展示了同时控制两束分离等离子体的能力。

  EPFL的Federico Felici说,尽管理论上有很多方法可以用磁圈来控制等离子体,科学家已经尝试和测试了一些策略,但人工智能以新颖的方法与线圈形成相同的等离子体形状,让团队感到惊讶。

  Felici解释说,“这种人工智能算法,即强化学习,选择了一种完全不同的方式使用TCV线圈,但仍在创造我们预期的相同等离子体。这种完全不同的方式可以自由地探索整个操作空间。”

  英国约克大学的Howard Wilson认为,这些人工智能实验表明,将等离子体包含在“极端几何形状”中是有希望的,这为使用不同等离子体形状的实验铺平了道路,而这些实验可能会提高稳定性或效率。 “它降低了参数空间的操作风险,同时也打开了可以探索的参数新空间。”他说。

  相关论文信息:https://doi.org/10.1038/s41586-021-04301-9

打印 责任编辑:阎芳
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