佛羅里達大學利用人工智能推進核聚變等離子體預測

核聚變研究致力于在地球上重現驅動太陽運行的能量過程。原子聚變需要超過1億攝氏度的溫度，一旦成功，將帶來一種取之不盡、零碳排放的能源。

但首先，研究人員需要馴服這只猛獸——即托卡馬克反應堆內磁場約束下的電離氣體等離子體。憑借近期獲得的美國聯邦資助，佛羅里達大學的研究人員正致力于實現這一目標。

對于佛羅里達大學核工程項目的等離子體物理學家兼教授Christopher McDevitt博士而言，理解、預測并最終防止托卡馬克內部等離子體的"異常行為"是全球研究人員在嘗試利用原子聚變釋放能量時面臨的核心挑戰。

近期有兩個項目——一個由美國國家科學基金會（NSF）資助，另一個由美國能源部/國家核安全管理局（DOE/NNSA）資助——正在通過佛羅里達大學的超級計算機HiPerGator，利用前沿人工智能技術，在提升托卡馬克內部等離子體可預測性方面取得進展。

在托卡馬克反應堆內部，等離子體的極端高溫和磁約束使燃料的原子核發生碰撞并聚變，釋放出巨大的能量，這些能量以熱量的形式被反應堆壁吸收。就像常規發電廠一樣，核聚變發電廠也將利用這些熱量產生蒸汽，然后通過渦輪機和發電機發電。

但如果反應堆內的等離子體變得不穩定，后果可能很嚴重。"在那些溫度下，如果你突然失去對等離子體的控制，如果所有那些高溫等離子體突然撞擊反應堆壁的某個局部區域，可能會對材料和結構造成嚴重破壞，" McDevitt解釋道。"更糟糕的情況是無意中產生高能電子。你可能不小心把你的核聚變裝置變成粒子加速器。這很有趣的物理學現象，但對反應堆來說卻是噩夢般的場景。"

研究人員不再通過試錯來確定能產生最穩定等離子體的設計參數，而是轉向機器學習來模擬反應堆內部的條件，在不損害反應堆本身的情況下預測等離子體異常。McDevitt的團隊利用HiPerGator的強大功能開發這些復雜等離子體事件的機器學習替代模型。

最近升級后的超級計算機使得原本需要數天完成的模擬現在能夠在幾分鐘內完成。如果能夠準確預測并最終防止不穩定的等離子體——這一切都借助HiPerGator的幫助——核聚變驅動的清潔能源離現實可能又近了一步。