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人工智能算法讓核聚變應(yīng)用更近一步

眾所周知核聚變比現(xiàn)在普遍使用的核裂變方式更安全和環(huán)保。但如何控制核聚變是一個大難題,迄今為止人們也只能在實(shí)驗室進(jìn)行核聚變反應(yīng)的應(yīng)用研究。多虧了人工智能,核聚變現(xiàn)在似乎比以往任何時候都更接近實(shí)際應(yīng)用。

瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院(EPFL)的研究人員利用在等離子體物理和控制方法方面的豐富經(jīng)驗,聯(lián)合谷歌子公司DeepMind的人工智能研究和技術(shù)。獲得一種新的基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的等離子體組態(tài)磁控制方法。

該方法的細(xì)節(jié)發(fā)表在《自然》雜志上,并應(yīng)用于瑞士等離子體中心(SPC:Swiss Plasma Center)研究設(shè)施的一個真實(shí)世界的等離子體系統(tǒng)——可變配置托卡馬克(TCV: Variable-Configuration Tokamak)。

托卡馬克(磁約束核聚變:目前被認(rèn)為是最有前途的可控核聚變方式)是一種甜甜圈形狀的聚變研究裝置,它利用強(qiáng)磁場將等離子體限制在比太陽核心(數(shù)億攝氏度)還高的溫度下。就像太陽一樣,極端的溫度促進(jìn)了氫原子之間的核聚變。SPC的托卡馬克能夠?qū)崿F(xiàn)可變的等離子體配置(即等離子體在托卡馬克中的形狀和位置),可以用來探索新的發(fā)電方式。

以往這一過程本身就不穩(wěn)定,出現(xiàn)了一些難題。包括如何防止等離子體脫離一系列允許等離子體形成的線圈,以及如何保持等離子體的位置。TCV的19個獨(dú)立線圈必須通過獨(dú)立的控制系統(tǒng)配置進(jìn)行連續(xù)校準(zhǔn)。控制器使用算法,實(shí)時估計等離子體的特性,以適應(yīng)磁鐵的電壓達(dá)到預(yù)期的結(jié)果。這些等離子體控制系統(tǒng)對于防止等離子體到達(dá)托卡馬克的外圍壁體是至關(guān)重要的,它會阻止反應(yīng)并損害設(shè)備本身。

幸運(yùn)的是,控制系統(tǒng)配置可以在托卡馬克中使用之前進(jìn)行模擬。但即便如此,為了確定控制系統(tǒng)中每個變量的正確值,仍需要進(jìn)行冗長的計算。這就是與DeepMind的聯(lián)合研究項目的切入點(diǎn)。

DeepMind開發(fā)了一種人工智能算法,在SPC的模擬器上進(jìn)行訓(xùn)練,大大縮短了建模這些模擬所需的計算時間和能量,同時允許僅用一個控制器就可以操縱等離子體。控制器是一個單一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它同時協(xié)調(diào)所有19個線圈,同時學(xué)習(xí)哪個電壓能產(chǎn)生特定的等離子體配置。

訓(xùn)練這種算法意味著模擬各種控制策略并收集數(shù)據(jù)或“體驗”。該算法可以創(chuàng)建一個控制策略“以產(chǎn)生所要求的等離子體配置”,這涉及到算法運(yùn)行多個控制設(shè)置并分析產(chǎn)生的等離子體配置。然后,通過要求算法根據(jù)正確的設(shè)置生成特定的等離子體配置,再去真實(shí)的托卡馬克中進(jìn)行配置調(diào)整。

模擬是有前途的。據(jù)EPFL發(fā)布的消息,DeepMind的人工智能算法“能夠創(chuàng)建和維護(hù)多種等離子體形狀和先進(jìn)配置,包括在容器中同時維護(hù)兩個獨(dú)立的等離子體。”該算法隨后被用于實(shí)際的托卡馬克,以測試其在現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用,這與驗證他們的結(jié)果一樣有希望。

最初的合作始于DeepMind的黑客松(黑客馬拉松,計算機(jī)技術(shù)的一種競賽方式),偶然提到了托卡馬克磁線圈控制的問題。DeepMind立即對在核聚變等領(lǐng)域測試他們的人工智能技術(shù)的前景產(chǎn)生了興趣,尤其是在托卡馬克這樣的現(xiàn)實(shí)世界系統(tǒng)上。

此次合作的成功表明,人工智能有潛力加快核聚變科學(xué)的發(fā)展。DeepMind指出,他們的方法可以用于設(shè)計和擴(kuò)展新的托卡馬克及其控制器。他們還預(yù)測,強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)將成為一種“變革性技術(shù)”,可以用于控制其他工業(yè)和科學(xué)應(yīng)用中的復(fù)雜機(jī)器。

至于人類向核聚變能源的發(fā)展,我們可能還沒有像《回到未來》中那樣,每人都擁有一個“核聚變家用能源反應(yīng)堆”,但人工智能可能是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的有力幫手。

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