托卡馬克內(nèi)部的等離子體。圖片來源：“深度思維”公司
科技日報記者 張夢然
盡管無限清潔能源還有很長的路要走，但這次，“深度思維”正在嘗試以世界級的人工智能體解決現(xiàn)實難題。這家總部位于英國的人工智能公司與瑞士洛桑聯(lián)邦理工學院合作，訓練了一種深度強化學習算法來控制核聚變反應(yīng)堆內(nèi)過熱的等離子體并宣告成功。這一突破發(fā)表在《自然》雜志上，可幫助物理學家更好地了解聚變的工作原理，加速無限清潔能源的到來。
“這是強化學習在現(xiàn)實世界系統(tǒng)中最具挑戰(zhàn)性的應(yīng)用之一，”深度思維研究員馬丁·利德米勒表示。而“人工智能，特別是強化學習，特別適合解決托卡馬克中控制等離子體的復(fù)雜問題?！彼^托卡馬克，是一種可以容納核聚變反應(yīng)的容器，其內(nèi)部呈現(xiàn)出一種特殊且混亂的狀態(tài)：氫原子在極端高溫下“擠作一團”，產(chǎn)生旋轉(zhuǎn)著、翻滾著、比太陽表面還要熾熱的等離子體湯，而磁場線圈會限制等離子體粒子，以使等離子體達到聚變所需的條件。換句話說，控制和約束這種等離子體的方法，就是核聚變邁向成功的關(guān)鍵，也將是人類社會未來清潔能源的源泉。
在最新論文中，“深度思維”詳細介紹了可自主控制等離子體的AI?？刂频入x子體需要不斷監(jiān)測和操縱磁場，團隊訓練其強化學習算法在模擬中執(zhí)行此操作，一旦它學會了如何控制和改變虛擬反應(yīng)堆內(nèi)等離子體的形狀，研究人員就讓它控制了托卡馬克中的磁體，他們發(fā)現(xiàn)，人工智能無需任何額外的微調(diào)就能控制真正的反應(yīng)堆。
研究人員表示，使用AI算法控制等離子體，將使在反應(yīng)堆內(nèi)進行不同條件的實驗變得更加容易，并可能加快商業(yè)核聚變的發(fā)展。AI在這其中學會了通過以人類以前從未嘗試過的方式，調(diào)整磁鐵來控制等離子體，這意味著，也可能會有一種新的反應(yīng)堆配置可供探索。
總編輯圈點
在地球上控制核聚變很難。但現(xiàn)在，經(jīng)過訓練的AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以每秒接收90次不同的測量值來描述等離子體的形狀和位置，并相應(yīng)地調(diào)整磁體中的電壓。這個強化學習算法，處理速度比以往任何方式都要快得多。對科學家來說，這是朝著一個非常令人興奮的方向邁出的重要的第一步，因為如果確定有一個控制系統(tǒng)可以讓我們?nèi)绱私咏鼧O限但又不會超出極限，那么，人類就有了探索更多可能性的平臺，也有了更強的信心，將AI用于推動人類文明的進步。
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