人工智能可以解决核聚变的最大问题

时间：2022-03-01 08:16:34 来源：

普林斯顿大学和哈佛大学的研究人员与能源部合作，人工智能的预测能力可以帮助科学家使核聚变更接近实际工作。

美国能源部普林斯顿等离子体物理实验室的研究小组表示，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的突然中断，这可能会停止产生能量的反应。

这里取得成功的意义可能是重大的：理论上核聚变可以无限期地提供无排放的电力。然而，从理论到实践的飞跃被证明是具有挑战性的。

核聚变不同于传统反应堆中发生的裂变，它涉及将粒子粉碎在一起并将其转变成等离子体以产生能量，这发生在所谓的磁聚变机或托卡马克中。托卡马克产生的磁场将超热等离子体保持在内部，并使其保持运动和变热，但是要控制它更长的时间并使其更快地运动以产生更多的能量一直是挑战。

许多人认为我们永远无法实现核聚变，但研究人员并未放弃。对于寻求无限清洁能力的科学家来说，计算机技术是自然的盟友，但是事实证明，要馈入计算机的数据的存在至关重要。

普林斯顿大学和哈佛大学的科学家使用了两个聚变反应堆的数据：通用原子公司在加利福尼亚的能源部DIII-D国家聚变设施，以及英国的联合欧洲Torus托卡马克。团队从预测停机中了解到的信息将应用于欧洲ITER项目中目前正在建造的最大的托卡马克。它可能仅有助于解决聚变的最大问题：为什么有时无法粉碎粒子。如果这个问题得到解决，尽管许多科学家和观察员仍持怀疑态度，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。

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