华盛顿邮报：人工智能技术加速聚变能源革命

在8月20日的《华盛顿邮报》上，一篇名为《Opinion: The world-saving potential of nuclear fusion just got a huge boost》的文章引起了广泛关注。文章重点讨论了随着人工智能技术的加速发展，无限清洁能源的目标已近在眼前。以下是对文章内容的详细解读和分析：

2023 年 1 月 5 日，法国国际核聚变项目 Iter 正在组装一个模块。

在过去五年中，对核聚变能源的追求(即在地球上复制太阳和恒星的能量产生过程)已经引起了大众极大的兴趣，私人资本和政府战略计划已经投入超过60亿美元(小编补充：依据FIA2024年报告实际已超过70亿美元)。同时，全球各地的国家实验室和设施在核聚变研究方面取得了显著进展，这进一步证实了核聚变作为一种清洁、安全且几乎无限的能源的潜力。

实现商业化核聚变生产已经成为全球范围内的一场竞赛。许多私营公司正在推广新技术，并承诺在未来几年内实现商业化核聚变。虽然这令人兴奋，但那些声称商业化核聚变仅几年之遥的说法可能低估了所需的研究和开发工作。将近年来的研究成果转化为实际的商业化核聚变技术，仍需要大量的科学进步、工程创新和成本控制策略。

为了实现白宫设定的十年核聚变能源发展目标，美国科学家们认为不能仅仅依赖托马斯·爱迪生式的试错方法来构建商业核聚变反应堆。这种方法虽然推动了工业革命，但对于核聚变而言，成本过高且进展缓慢。相反，一种革命性的方法正在形成：利用人工智能和高性能计算的联合力量来推动核聚变创新，有望将开发时间缩短数十年。

人工智能改变世界的潜力已经引起了极大的关注，尽管许多说法可能未能完全实现其承诺。然而，我相信核聚变可能会成为人工智能的“杀手级应用”，证明人工智能在实现真正能够拯救世界的创新方面的价值。

任何核聚变系统的核心都是一团燃烧的等离子体，这是一种超高温(至少1亿度)的电离气体，其中的原子正在融合。在过去三十年里，这种热等离子体的计算模型经历了显著的发展。它们最初依赖于昂贵的大规模实验观测数据，是经验性的。现在，这些模型已经转变为基于物理基本定律的预测性模型，并通过实验得到了广泛的验证。

目前对核聚变装置的模拟已经非常接近真实情况，研究人员正在不断努力完善这些模型。这种向预测性模型的转变，是一个巨大的科学成就。

去年，位于加利福尼亚州的劳伦斯利弗莫尔国家实验室的国家点火装置取得了令人瞩目的成果，这证明了预测性模型的力量。CNN描述了这一过程：“向装有胡椒大小燃料舱的圆柱体发射近200束激光”，这些成果展示了十年来通过预测性模型进行的密集科学研究，其中至少三次实现了聚变点火。核聚变领域众多最新进展都得益于这种增强的预测能力。

将人工智能与预测性模型结合使用，我们开始看到其革命性的潜力。普林斯顿大学的研究人员已经在使用机器学习来预测和消除等离子体不稳定性，这对于每毫秒必须做出的重要决策至关重要，以控制等离子体并保持聚变反应的进行。人工智能使这些决策更加迅速，更快地引导等离子体远离不稳定状态。我们还可以利用人工智能来评估加热聚变容器内等离子体的最佳方法，并加速最新一代预测模拟工具的发展。

尽管前景光明，但人工智能在核聚变方面的全部潜力才刚刚显现。面对数千亿种可能的核聚变反应堆设计，我们需要知道哪一种最适合商业核聚变发电。这不仅需要技术分析，还需要对未来能源市场和建设成本进行假设。建造商业核聚变反应堆还需要精密工程和协调制造。使用传统模型分析反应堆设计需要数月时间，而快速的人工智能模型正在学习和取代这些传统模型，将分析时间从数月缩短到数小时，使寻找最佳或最可行的商业核聚变反应堆成为可能。

当然，仅仅依靠数据模拟的解决方案是远远不够的。为了实现核聚变技术的商业化，必须建造试验性的核聚变工厂并成功发电。这一过程需要巨额投资，可能高达数十亿美元，但对于一个有望在未来每年数万亿美元的能源市场中占据主导地位的技术而言，这样的投资是合理的。此外，为了推动这一技术的发展，还需要吸引和培养顶尖人才，发展高技能的劳动力队伍，并加强国际合作，以便更有效地共享知识、设计和实施新的实验方法和技术。

核聚变作为一种大规模能源解决方案的前景是乐观的。这不是一个是否会实现的问题，而是一个时间问题。预计到本世纪末，清洁、安全、可持续的核聚变反应堆将广泛用于为城市、乡镇、数据中心和工厂提供电力。这些反应堆将无声地融入环境，无需依赖传统的管道和运输方式，也不会给贫困社区带来环境污染。核聚变技术能够在需要的地点和时间提供所需的能源，同时避免了向大气中排放二氧化碳。