能否突破核聚变难题，一直是困扰人类的重要科学难题。现在，一项最新研究为我们找到了答案。
近日，来自普林斯顿大学的研究团队成功利用人工智能技术，预测并避免了核聚变过程中重要的等离子体不稳定性，这项研究成果在Nature杂志上发表。
一、可控核聚变重大难题，被AI突破
人类社会未来的能源已经到了需要持续寻找新能源的时候。可是，在一些新能源还未来临之前，我们如何找到合适的能源来供给我们的日常生活和各种生产活动呢?
核能技术是我们接下来要面临的能源出路之一，但是在核聚变的过程中，伴随着等离子体极易被撕裂、极易逃逸出磁场的难题。
这使得人类要想在地球上实现核聚变技术这一看似极其美好的蓝图变得越发困难，因此科学家们迫切需要突破等离子体不稳定这个“重大难题”。
而最新发表在Nature上的研究成果表明，科学家们利用人工智能技术，终于成功预测并避免了核聚变过程中等离子体不稳定的关键一步，这一举措将为人类社会提供更多向核聚变能源靠拢的希望。
二、成功实现了等离子体状态控制
在人们的印象中，等离子体好像是一种极其“难管”的物质，生不逢时的她在大自然中难觅踪影，而在实验室中，她们的撕裂逃逸行为又总是让人措不及防。
这会让「打算」将核聚变技术运用到人们生活中的科学家，大感苦恼。为了尽量解决核聚变中等离子体稳定性的难题，科学家们经年累月地开展研究。
而这次成功预测等离子体「不稳定」行为的关键一步，正好扬长避短，其中一个最重要的工具就是人工智能。
据悉，普林斯顿大学的科学家使用了在研究聚变过程中积累的大量实验数据，来训练人工智能模型，使其能够预测出等离子体不稳定行为的发生。
和以往只能在撕裂发生后「手忙脚乱」的模式相比，新的人工智能预测模型能够在等离子体出现撕裂的300至500毫秒前提供预测，这一时间窗足以让科学家们采取措施防止反应中断。
那么，人工智能这只「利器」究竟是如何实现的呢?据介绍，这可以归因于人工智能「适应性控制策略」，专门为核聚变放电设计。
这种策略是基于强化学习的，它的设计目的是让人工智能学会根据不同的输入反应采取不同的操作，以确保等离子体充满能量的「汤」保持「稳定」状态。
而强化学习和人工智能这两大技术的有力结合，为核聚变的「稳定」未来提供了一个方便、有效的途径。
无独有偶，来自韩国中央大学的Jaemin Seo等研究人员在一份发表在Science上的研究报告中，也展示了另一项利用人工智能技术来研究核聚变装置的成果。
在这份报告中，研究团队成功地利用大规模的数据和增强学习模型，研发出一种旨在维持聚变反应稳定状态的智能控制器，这种控制器不仅有望帮助科学家们更好地理解等离子体物理现象，还能够为将核聚变技术转化为可靠、安全、经济实惠的能源来源奠定基础。
通过这种控制器的帮助，科学家们有望开发出更高效、更稳定的聚变反应堆，为人类提供更多清洁、安全、廉价的能源。
笔者认为，让我们对于可控核聚变的未来保持乐观的态度，其中人工智能和强化学习的技术运用更是给予我们极大的希望。
在将来，人工智能和强化学习技术或许会为我们解决更多挑战提供更多帮助，为人类社会的持续发展注入新的活力。