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北京中关村“两院”探索以AI助力可控核聚变关键技术

摸鱼不慌
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6月11日，在北京中关村学院与中关村人工智能研究院，一项利用前沿人工智能技术加速可控核聚变研究的探索正在展开。相关团队正构建“物理+数据”双轮驱动技术内核，旨在通过AI解决聚变装置运行中的诊断、预测与控制等核心难题，赋能这一未来能源领域。

聚焦物理与数据的双核驱动

中关村两院能源科学方向负责人、新烛时代联合创始人汪跃表示，其技术路径是以强化学习、生成式模型等前沿AI能力为基础，对可控核聚变相关的特定问题提供解决方案。这种方式结合了AI的数据处理优势与核聚变装置的物理规律。

“团队构建了‘物理+数据’双轮驱动的技术内核，依托强化学习、生成式模型、自进化智能体等前沿能力，试图通过AI对可控核聚变的快速诊断、等离子体预测、不稳定性控制等问题的破解实现加速和赋能。”

AI瞄准聚变装置关键运行挑战

人工智能的应用目标被设定为对可控核聚变核心环节的赋能。具体工作涉及利用AI技术应对等离子体快速诊断、实时行为预测以及潜在运行不稳定性的主动控制。

在复杂的聚变反应中，等离子体的状态瞬息万变，其诊断与控制对反应的稳定性与持续进行至关重要。AI技术被认为有望在这些环节中发挥其高速分析与非传统模式识别的优势。

技术路径基于前沿模型

该探索并非应用单一的AI技术，而是集合了多种前沿能力。其中，强化学习让模型能够在特定规则下通过试错优化决策；生成式模型则可能用于模拟或预测等离子体的状态变化。这一综合技术方案旨在为能源科学中的前沿难题提供新的解决思路。

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