人工智能可以解决核聚变的最大问题

该团队在美国能源部普林斯顿等离子体物理实验室工作，表示他们已将深度学习技术应用于计算机，以便能够预测用于核聚变的反应堆中的突然停电，这可能会阻止能量产生反应。

这里取得成功的意义可能很大：核聚变在理论上可以无限期地提供无排放的电力。然而，从理论到实践的跨越已证明是具有挑战性的。

与裂变不同，核聚变是在传统反应堆中发生的，包括将颗粒粉碎在一起并将其转化为等离子体以产生能量。这发生在所谓的磁融合机或托卡马克中。托卡马克产生的磁场将超高温等离子体保持在内部并保持其移动和热 - 但是控制它持续更长的时间并使其移动更快以产生更多能量一直是一个 挑战。

许多人认为我们永远无法实现核聚变，但研究人员并没有放弃。计算机技术是科学家们寻求无限清洁能力的天然盟友，但是数据的存在已经证明是至关重要的。

普林斯顿大学和哈佛大学的科学家们使用了两个聚变反应堆的数据：加利福尼亚州能源部的DIII-D国家融合设施，由General Atomics运营，以及英国的欧洲联合托鲁马克托克马克。该团队了解如何预测停电将适用于欧洲ITER项目中目前正在建设的最大的托卡马克。它可能只是帮助解决融合的最大问题：为什么粒子粉碎有时会停止。如果这个问题得到解决，世界可能会在不到20年的时间内看到一个正在运行的核反应堆，尽管许多科学家和观察家仍持怀疑态度。