美研发人工智能模型可实时预测聚变堆等离子体不稳定性

【美国普林斯顿大学网站2024 年2 月21 日报道】美国普林斯顿大学和普林斯顿等离子体物理实验室（PPPL）研究人员近日已研发可用于实时预测聚变堆等离子体不稳定性的人工智能模型。相关研究成果已刊登在近期出版的科技期刊《自然》上。

聚变能商业应用目前面临的一项重大技术和工程挑战是等离子体容易失去稳定性，导致等离子体大规模破裂，进而导致聚变反应不能持续。

该模型能够预测被称为“撕裂模不稳定性”的等离子体不稳定性。这种不稳定性由等离子体中的电流和压力梯度相互作用引起，是导致等离子体破裂的主要原因之一。

研究人员使用美国DIII-D 国家聚变设施的实验数据来训练这一模型。结果表明，该模型可以提前300毫秒预测“撕裂模不稳定性”，足以供人工智能控制器调整聚变堆运行参数，确保等离子体运行稳定性。