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等離子體所在托卡馬克人工智能物理研究方面取得新進(jìn)展

2025-06-25 08:28     來(lái)源:中國(guó)科學(xué)院等離子體物理研究所     托卡馬克 人工智能
近日,等離子體所EAST大科學(xué)工程團(tuán)隊(duì)孫有文三維物理課題組在托卡馬克人工智能物理研究方面取得系列新進(jìn)展。該團(tuán)隊(duì)利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),成功開(kāi)發(fā)了針對(duì)關(guān)鍵物理現(xiàn)象的智能預(yù)測(cè)與識(shí)別模型,相關(guān)研究成果以“Automatic identification of tokamak plasma confinement states (L-mode ,ELM-free H-mode ,and ELMy H-mode) with Multi-Task Learning Neural Network”和“Interpretability analysis and real-time prediction of locked mode-induced disruptions in EAST”為題,發(fā)表于核聚變領(lǐng)域核心期刊Nuclear Fusion和Plasma Physics and Controlled Fusion。由王輝輝副研究員協(xié)助指導(dǎo)的博士生鄧郭洪為兩篇論文的第一作者。

在未來(lái)的大型聚變裝置(如ITER)中,等離子體大破裂因其瞬間釋放的巨大熱能和磁能,被視為對(duì)裝置安全運(yùn)行的最大潛在威脅。因此,建立可靠的破裂緩解系統(tǒng)(DMS)至關(guān)重要,而這一切的前提是能對(duì)大破裂(“鎖模”現(xiàn)象是導(dǎo)致大破裂最主要的誘因之一)進(jìn)行精準(zhǔn)、及時(shí)的預(yù)測(cè)。除了避免災(zāi)難性的破裂,實(shí)現(xiàn)對(duì)等離子體運(yùn)行狀態(tài)的精確、智能識(shí)別與控制,是未來(lái)聚變堆實(shí)現(xiàn)高性能穩(wěn)態(tài)運(yùn)行的另一核心問(wèn)題。高約束模(H-mode)是ITER的標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行模式,但其伴生的邊界局域模(ELM)可能對(duì)偏濾器靶板造成過(guò)高熱負(fù)荷,對(duì)其自動(dòng)及時(shí)識(shí)別是未來(lái)聚變堆走向智能控制的重要一步。

課題組在鎖模破裂預(yù)測(cè)研究中,采用了“前置可解釋性”(ante-hoc)機(jī)器學(xué)習(xí)方法。該方法利用決策樹(shù)(Decision Tree)模型內(nèi)在的透明性,不僅要“知其然”,更要“知其所以然”。團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的“可解釋性預(yù)測(cè)模型”,在測(cè)試集上的受試者工作特征曲線(xiàn)下面積(AUC)高達(dá)0.997,并成功揭示了導(dǎo)致鎖模破裂的關(guān)鍵物理量。在此基礎(chǔ)上,為滿(mǎn)足真實(shí)實(shí)驗(yàn)需求,團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步開(kāi)發(fā)了“實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)模型”,實(shí)現(xiàn)了94%的成功預(yù)警率和平均137毫秒的預(yù)警時(shí)間,足以滿(mǎn)足ITER對(duì)破裂預(yù)警的需求。這一研究不僅能夠?yàn)镋AST提供可靠的破裂預(yù)警,更通過(guò)可解釋性分析,為深入理解破裂物理過(guò)程提供參考。

在另一項(xiàng)關(guān)于等離子體約束狀態(tài)自動(dòng)識(shí)別的研究中,課題組創(chuàng)新性地采用了多任務(wù)學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MTL-NN)。該方法巧妙地將運(yùn)行模式識(shí)別(判斷處于L-mode或H-mode)和邊界局域模(ELM)探測(cè)兩個(gè)緊密關(guān)聯(lián)的物理任務(wù)融合到一個(gè)模型中進(jìn)行協(xié)同學(xué)習(xí)。通過(guò)共享網(wǎng)絡(luò)層,模型能夠?qū)崿F(xiàn)任務(wù)間的相互糾錯(cuò),顯著提升了模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。為降低信號(hào)噪聲干擾,模型以物理定標(biāo)率中的標(biāo)量參數(shù)作為輸入特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該多任務(wù)學(xué)習(xí)模型的識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)96.7%,相比同一數(shù)據(jù)庫(kù)下的單任務(wù)模型提升了3.6%。這一成果為托卡馬克等離子體運(yùn)行狀態(tài)提供了一種高效、精準(zhǔn)的實(shí)時(shí)“診斷儀”,是發(fā)展先進(jìn)等離子體反饋控制系統(tǒng)、實(shí)現(xiàn)高性能穩(wěn)態(tài)運(yùn)行的關(guān)鍵一步。

以上工作得益于EAST大科學(xué)裝置團(tuán)隊(duì)成員間的共同協(xié)作。這些研究成果展示了人工智能在解決核聚變關(guān)鍵問(wèn)題上的巨大潛力:不僅對(duì)EAST裝置未來(lái)的高效運(yùn)行具有直接的應(yīng)用價(jià)值,也為ITER的智能控制和穩(wěn)定運(yùn)行提供了重要的科學(xué)參考和技術(shù)儲(chǔ)備。目前課題組正在深入開(kāi)展多種物理過(guò)程的人工智能集成控制。相關(guān)研究受到國(guó)家磁約束核聚變能發(fā)展研究專(zhuān)項(xiàng)、國(guó)家自然科學(xué)基金、中國(guó)科學(xué)院先導(dǎo)B、安徽省自然科學(xué)基金、合肥物質(zhì)科學(xué)研究院院長(zhǎng)基金等項(xiàng)目的資助。

圖1.一次放電實(shí)驗(yàn)中的鎖模破裂預(yù)測(cè)及模型預(yù)警的決策路徑

圖2.鎖模破裂模型各特征的重要性排序

圖3. 用于等離子體約束狀態(tài)自動(dòng)識(shí)別的多任務(wù)學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖



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