DeepMind教人工智能协助核聚变实验

DeepMind希望利用人工智能帮助科学家们进行核聚变实验，它认为核聚变是地球上“清洁、无限能源”的有力竞争者。该公司表示，它与瑞士EPFL技术大学的瑞士等离子体中心合作“开发了第一个深度强化学习(RL)系统”，专门用于研究人员用来评估核聚变作为能源的可行性的工具。

该强化学习系统旨在“自动发现如何控制”托卡马克，DeepMind称其为“一个被磁性线圈包围的甜甜圈形真空”，“用于包含比核心温度更高的氢等离子体”太阳。”

事实证明，尝试比太阳更热的东西可能很困难。EPFL表示，如果托卡马克装置的设置没有得到仔细管理，其中的等离子体“可能会与血管壁发生碰撞并恶化”。因此，研究人员必须首先在模拟器中进行实验。

但是这些模拟器也很难使用，尤其是因为时间限制。DeepMind说“等离子模拟器很慢，需要很多小时的计算机时间来模拟一秒钟的实时。”这对于竞相研究核聚变的科学家来说并不理想。

这也是人工智能的用武之地。DeepMind和瑞士等离子体中心在《自然》杂志上发表了一项研究，描述了一个系统，据说该系统使他们能够创建“既能保持等离子体稳定又能用于准确地将等离子体雕刻成不同形状的控制器”。进一步的研究。

“与我们在将AI应用于其他科学领域时所看到的进展类似，”DeepMind说，“我们成功展示的托卡马克控制展示了AI在加速和协助聚变科学方面的力量，我们预计AI的使用会越来越复杂。向前。”

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