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DeepMind 深度学习助力核融合竞赛,加速电浆控制研究

2024-11-23 222


科学家们透过无止尽的运算、模拟和实验,努力让核融合成真,现在 Alphabet 旗下人工智能公司 DeepMind 与洛桑联邦理工学院(EPFL)瑞士电浆中心(Swiss Plasma Center )合作,希望能大幅减少冗长的运算时间。

DeepMind 是知名人工智能实验室,先前因开发围棋计算机程序 AlphaGo 并打败世界排名的围棋选手,声名大涨最终被 Google 收购,2021 年也发表世界首个目前最完整的人类蛋白质组(Proteome)结构预测图库,解决难倒科学家 50 年的问题。

而人工智能也可以助力核融合研究,科学家希望能找到稳定维持电浆流的方法,挖掘稳定核融合反应的关键。而瑞士电浆中心的核融合设备为外表像甜甜圈的托卡马克(tokamak),利用强大磁场来控制极高温电浆,将氢原子融合成氦原子,最终释放强大能量。

瑞士电浆中心的托克马克可变配置(variable-condition tokamak,TCV)顾名思义,就是试验各种不同的电浆型态,研究人员不断测试控制电浆的方法,让电浆不会接触到并损毁核融合设备的内部。

瑞士电浆中心科学家 Federico Felici 表示,我们的模拟设备建立在 20 多年来的研究、现也正不断更新,然而还是需要进行冗长的运算来确定控制系统每个变数的正确值,也因此我们与 DeepMind 展开联合研究。

DeepMind 开发的新深度强化学习(Deep Reinforcement Learning),主要是在瑞士电浆中心的模拟设备上尝试多种不同的电浆控制方案,随着时间推移、机器获得更多训练,算法便能计算出产生所需电浆型态(plasma configuration)的控制策略,最后就能进行逆向工程生成特定电浆形体。

(Source:DeepMind & SPC/EPFL)

最终团队便能进行实际测试,创造并控制各种拉长或高难度的电浆形状,好比负三角形(Negative Triangularity)和雪花形状。DeepMind 控制团队负责人 Martin Riedmiller 表示,团队的任务是研究新一代 AI 系统闭回路控制(closed-loop controllers),让电脑从零开始地在复杂的动态环境中学习。

  • DeepMind’s AI helps confine plasma for nuclear fusion research
  • Accelerating fusion science through learned plasma control

(首图来源:Unknown authorUnknown author, CC BY-SA 2.5, via Wikimedia Commons)

2022-02-19 12:02:00

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