美國普林斯頓大學和普林斯頓等離子體物理實驗室的研究人員已研發(fā)一個可用于實時預(yù)測聚變堆等離子體不穩(wěn)定性的人工智能模型。該模型能夠預(yù)測被稱為“撕裂模不穩(wěn)定性”的等離子體不穩(wěn)定性。這種不穩(wěn)定性由等離子體中的電流和壓力梯度相互作用引起，是導(dǎo)致等離子體破裂的主要原因之一。相關(guān)研究成果已在近期出版的科技期刊《自然》上發(fā)表。

聚變能商業(yè)應(yīng)用目前面臨著許多重大技術(shù)和工程挑戰(zhàn)，其中一個是等離子體可能失去穩(wěn)定性，導(dǎo)致等離子體大規(guī)模破裂，進而導(dǎo)致聚變反應(yīng)不能持續(xù)。

研究人員使用美國DIII-D國家聚變設(shè)施的實驗數(shù)據(jù)來訓練這一模型。結(jié)果表明，該模型可以提前300毫秒預(yù)測撕裂模不穩(wěn)定性。300毫米足以供人工智能控制器調(diào)整聚變堆運行參數(shù)，確保等離子體運行的穩(wěn)定性。