美国利用人工智能技术实时预测聚变堆等离子体不稳定性

美国利用人工智能技术实时预测聚变堆等离子体不稳定性
佚名
【期刊名称】《环境科学与管理》
【年(卷),期】2024(49)6
【摘要】美国普林斯顿大学和普林斯顿等离子体物理实验室的研究人员研发出一
个人工智能模型,能够实时预测被称为“撕裂模不稳定性”的聚变堆等离子体不稳
定性。

聚变能商业应用目前面临着许多重大技术和工程挑战,其中一个是等离子体
可能失去稳定性,导致等离子体大规模破裂,进而导致聚变反应不能持续。

研究人员
使用美国DIII-D国家聚变设施的实验数据来训练这一模型。

结果表明,该模型可以提前300毫秒预测撕裂模不稳定性,时间足以供人工智能控制器调整聚变堆运行参数,确保等离子体运行的稳定性。

相关研究成果发表于《自然》期刊。

【总页数】1页(P184-184)
【正文语种】中文
【中图分类】TL6
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