美國(guó)利用人工智能技術(shù)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)聚變堆等離子體不穩(wěn)定性

美國(guó)普林斯頓大學(xué)和普林斯頓等離子體物理實(shí)驗(yàn)室的研究人員研發(fā)出一個(gè)人工智能模型，能夠?qū)崟r(shí)預(yù)測(cè)被稱為“撕裂模不穩(wěn)定性”的聚變堆等離子體不穩(wěn)定性。聚變能商業(yè)應(yīng)用目前面臨著許多重大技術(shù)和工程挑戰(zhàn)，其中一個(gè)是等離子體可能失去穩(wěn)定性，導(dǎo)致等離子體大規(guī)模破裂，進(jìn)而導(dǎo)致聚變反應(yīng)不能持續(xù)。研究人員使用美國(guó)DIII-D國(guó)家聚變?cè)O(shè)施的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練這一模型。結(jié)果表明，該模型可以提前300毫秒預(yù)測(cè)撕裂模不穩(wěn)定性，時(shí)間足以供人工智能控制器調(diào)整聚變堆運(yùn)行參數(shù)，確保等離子體運(yùn)行的穩(wěn)定性。相關(guān)研究成果發(fā)表于《自然》期刊。

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