提前 300 毫秒预测等离子体撕裂风险，普林斯顿大学发布 AI Controller

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原标题：提前 300 毫秒预测等离子体撕裂风险，普林斯顿大学发布 AI Controller
关键字：等离子体,阈值,聚变,不稳定性,控制器
文章来源：HyperAI超神经
内容字数：6931字

内容摘要：

作者：加零
编辑：李宝珠、三羊
普林斯顿大学的研究人员开发了一个 AI 控制器，能够提前 300 毫秒预测到等离子体的潜在撕裂风险并及时干预。在能源需求增长和「碳中和」目标期限逼近的双重压力下，低碳、甚至是零碳排放的清洁能源应用是大势所趋。近年来，具有零碳排放发电潜力的核聚变得到了更加广泛的关注，越来越多的学者专家开始展开深入研究。
尽管托卡马克 (Tokamak) 的聚变实验取得了显著成功，但障碍仍然存在，其中等离子体中断是 ITER 成功长脉冲运行必须解决的最关键问题之一。主要原因是等离子体极易「撕裂」，并且逃逸出用来约束它的强大磁场，进而造成聚变反应的中断。
在此前的研究中，已经能够实现短暂的聚变能量维持。如今，随着深度强化学习 (DRL) 技术在非线性、高维度驱动问题中显示出的高性能，人们也开始探索将其引入核聚变研究中。不久前，普林斯顿大学的研究人员开发了一个 AI 控制器进行自适应预测和控制，能够提前 300 毫秒预测到等离子体的潜在撕裂风险并及时干预，相关成果已发表于「Nature」。论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-0

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