详细内容或原文请订阅后点击阅览
AI在融合反应堆中找到“阴影”可以更快地解锁清洁能量
一种新的AI工具正在通过发现隐藏的“安全区域”内部反应堆内部的“安全区域”，从而为融合研究提供了巨大的提升，在该反应堆中，零件免受灼热的血浆热。该系统称为热量ML，可以以毫秒为单位进行，曾经花了半个小时的时间，使科学家可以更快，更安全地设计反应堆。在SPARC融合反应器上测试，[...]
来源:SciTech日报一种新的人工智能工具通过发现反应堆内部隐藏的“安全区”来极大地推动聚变研究，在这些“安全区”中，部件可以免受等离子灼热的影响。
等离子该系统名为 HEAT-ML，可以在几毫秒内完成以前需要半小时的工作，使科学家能够更快、更安全地设计反应堆。人工智能在 SPARC 聚变反应堆上进行了测试，该反应堆的目标是到 2027 年产生的能量超过其消耗的能量，人工智能可以加速实现实用的清洁聚变能源的竞赛。
突破性人工智能加速融合研究
联邦聚变系统 (CFS)、美国能源部 (DOE) 普林斯顿等离子体物理实验室 (PPPL) 和橡树岭国家实验室合作开发了一种新的人工智能 (AI) 方法，可以快速检测聚变装置内的“磁阴影”。这些阴影是免受灼热等离子体影响的区域，充当反应堆组件的安全区。
美国能源部 普林斯顿等离子体物理实验室 PPPL 橡树岭国家实验室 人工智能该系统称为 HEAT-ML，可以成为显着加速未来融合机器设计的软件的基础。它还可以在反应堆运行期间通过对等离子体进行快速调整来提供帮助，从而在潜在问题出现之前预防它们。
未来融合机器“这项研究表明，您可以采用现有代码并创建人工智能代理，这将加快您获得有用答案的能力，并且它在控制和场景规划方面开辟了有趣的途径，”《Fusion Engineering and Design》上有关 HEAT-ML 的论文的合著者、PPPL 数字工程负责人 Michael Churchill 说道。
设计 托卡马克