能否突破核聚變難題，一直是困擾人類的重要科學難題。現在，一項最新研究為我們找到了答案。
近日，來自普林斯頓大學的研究團隊成功利用人工智能技術，預測并避免了核聚變過程中重要的等離子體不穩定性，這項研究成果在Nature雜志上發表。
一、可控核聚變重大難題，被AI突破
人類社會未來的能源已經到了需要持續尋找新能源的時候。可是，在一些新能源還未來臨之前，我們如何找到合适的能源來供給我們的日常生活和各種生産活動呢?
核能技術是我們接下來要面臨的能源出路之一，但是在核聚變的過程中，伴随着等離子體極易被撕裂、極易逃逸出磁場的難題。
這使得人類要想在地球上實作核聚變技術這一看似極其美好的藍圖變得越發困難，是以科學家們迫切需要突破等離子體不穩定這個“重大難題”。
而最新發表在Nature上的研究成果表明，科學家們利用人工智能技術，終于成功預測并避免了核聚變過程中等離子體不穩定的關鍵一步，這一舉措将為人類社會提供更多向核聚變能源靠攏的希望。
二、成功實作了等離子體狀态控制
在人們的印象中，等離子體好像是一種極其“難管”的物質，生不逢時的她在大自然中難覓蹤影，而在實驗室中，她們的撕裂逃逸行為又總是讓人措不及防。
這會讓「打算」将核聚變技術運用到人們生活中的科學家，大感苦惱。為了盡量解決核聚變中等離子體穩定性的難題，科學家們經年累月地開展研究。
而這次成功預測等離子體「不穩定」行為的關鍵一步，正好揚長避短，其中一個最重要的工具就是人工智能。
據悉，普林斯頓大學的科學家使用了在研究聚變過程中積累的大量實驗資料，來訓練人工智能模型，使其能夠預測出等離子體不穩定行為的發生。
和以往隻能在撕裂發生後「手忙腳亂」的模式相比，新的人工智能預測模型能夠在等離子體出現撕裂的300至500毫秒前提供預測，這一時間窗足以讓科學家們采取措施防止反應中斷。
那麼，人工智能這隻「利器」究竟是如何實作的呢?據介紹，這可以歸因于人工智能「适應性控制政策」，專門為核聚變放電設計。
這種政策是基于強化學習的，它的設計目的是讓人工智能學會根據不同的輸入反應采取不同的操作，以確定等離子體充滿能量的「湯」保持「穩定」狀态。
而強化學習和人工智能這兩大技術的有力結合，為核聚變的「穩定」未來提供了一個友善、有效的途徑。
無獨有偶，來自南韓中央大學的Jaemin Seo等研究人員在一份發表在Science上的研究報告中，也展示了另一項利用人工智能技術來研究核聚變裝置的成果。
在這份報告中，研究團隊成功地利用大規模的資料和增強學習模型，研發出一種旨在維持聚變反應穩定狀态的智能控制器，這種控制器不僅有望幫助科學家們更好地了解等離子體實體現象，還能夠為将核聚變技術轉化為可靠、安全、經濟實惠的能源來源奠定基礎。
通過這種控制器的幫助，科學家們有望開發出更高效、更穩定的聚變反應堆，為人類提供更多清潔、安全、廉價的能源。
筆者認為，讓我們對于可控核聚變的未來保持樂觀的态度，其中人工智能和強化學習的技術運用更是給予我們極大的希望。
在将來，人工智能和強化學習技術或許會為我們解決更多挑戰提供更多幫助，為人類社會的持續發展注入新的活力。