人工智能可以实时预测聚变堆等离子体不稳定性

美国普林斯顿大学和普林斯顿等离子体物理实验室的研究人员已研发一个可用于实时预测聚变堆等离子体不稳定性的人工智能模型。该模型能够预测被称为“撕裂模不稳定性”的等离子体不稳定性。这种不稳定性由等离子体中的电流和压力梯度相互作用引起，是导致等离子体破裂的主要原因之一。相关研究成果已在近期出版的科技期刊《自然》上发表。

聚变能商业应用目前面临着许多重大技术和工程挑战，其中一个是等离子体可能失去稳定性，导致等离子体大规模破裂，进而导致聚变反应不能持续。

研究人员使用美国DIII-D国家聚变设施的实验数据来训练这一模型。结果表明，该模型可以提前300毫秒预测撕裂模不稳定性。300毫米足以供人工智能控制器调整聚变堆运行参数，确保等离子体运行的稳定性。