摘要：麻省理工学院研究团队通过结合机器学习算法与等离子体物理模型，成功开发出能够预测托卡马克聚变反应堆等离子体行为的创新系统，有望解决聚变能源商业化进程中的关键安全挑战。这项发表在《自然通讯》期刊上的研究成果，为未来聚变电站的可靠运行提供了重要的技术保障，标志着人类

信息来源：https://news.mit.edu/2025/new-prediction-model-could-improve-reliability-fusion-power-plants-1007

麻省理工学院研究团队通过结合机器学习算法与等离子体物理模型，成功开发出能够预测托卡马克聚变反应堆等离子体行为的创新系统，有望解决聚变能源商业化进程中的关键安全挑战。这项发表在《自然通讯》期刊上的研究成果，为未来聚变电站的可靠运行提供了重要的技术保障，标志着人类距离实现清洁无限的聚变能源又迈进了关键一步。

托卡马克聚变反应堆被誉为地球上的"人造太阳"，其内部等离子体温度超过1亿摄氏度，比太阳核心还要炽热。在如此极端的条件下，氢原子核能够克服电磁斥力发生聚变反应，释放出巨大的清洁能源。然而，控制这种超高温等离子体的安全关闭一直是聚变技术面临的重大挑战之一。当等离子体以每秒100公里的速度高速旋转时，任何操作失误都可能导致灾难性后果。

传统的等离子体关闭过程被称为"坡道下降"，操作人员需要逐步降低等离子体电流直至完全熄灭。然而，这一看似简单的过程实际上充满风险。不当的关闭程序可能导致等离子体失控，产生强烈的热流冲击反应堆内壁，造成设备损坏。即使是轻微的损伤也需要耗费大量时间和资源进行修复，严重影响聚变装置的运行效率。

物理学与人工智能的完美融合

麻省理工学院等离子体科学与聚变中心的研究团队采用了一种创新的混合方法来解决这一难题。与单纯依赖神经网络的传统机器学习方法不同，他们将人工智能算法与基于物理原理的等离子体动力学模型相结合，创造出一个既具有学习能力又符合物理定律的预测系统。

项目主要负责人、航空航天学研究生Allen Wang解释了这种方法的优势："单纯使用神经网络需要大量数据才能识别超高温、高能等离子体中非常微妙和短暂的变化。而我们的混合模型只需要几百个低性能脉冲和少数高性能脉冲就能实现有效训练和验证。"

这种高效的数据利用能力对聚变研究具有重要意义。每次托卡马克实验运行都需要巨大的成本投入，高质量的实验数据因此变得极为珍贵。传统机器学习方法需要数千甚至数万个样本才能达到可靠的预测精度，而新系统仅用相对较少的数据就实现了高水平的预测准确性。

研究团队利用瑞士洛桑联邦理工学院运营的TCV托卡马克装置的实验数据对模型进行训练和测试。TCV是"可变配置托卡马克"的缩写，作为小型实验聚变装置，它经常被用作下一代设备解决方案的测试平台。通过分析数百个等离子体脉冲的温度、能量等关键参数，新模型学会了在给定特定初始条件下准确预测等离子体的演化过程。

实际应用验证显著成效

更令人振奋的是，研究团队不仅开发了预测模型，还设计了相应的控制算法，能够将模型预测转化为托卡马克控制系统可以执行的具体指令。这些指令包括调整磁场强度、控制加热功率等关键操作参数，确保等离子体在关闭过程中保持稳定状态。

在TCV装置上进行的多次验证实验表明，新系统产生的控制轨迹能够安全地实现等离子体关闭，在某些情况下比传统方法更快且无中断发生。Wang强调了这一成果的重要性："等离子体总是会最终熄灭，但当等离子体以高能量状态突然消失时，我们称之为破坏性中断。我们的方法能够将能量平稳降低到零，避免了这种危险情况的发生。"

统计数据显示，使用新预测系统的托卡马克运行在各个方面都表现出明显改善，包括更高的成功率、更短的关闭时间以及更低的设备损伤风险。这些改进对未来大型商业聚变电站的运营具有重要意义，因为任何非计划停机都可能造成巨大的经济损失。

商业聚变的关键一步

这项研究得到了联邦聚变系统公司的部分资助。该公司是麻省理工学院的衍生企业，致力于建造世界上第一座紧凑型电网规模的聚变发电厂。公司正在开发名为SPARC的演示托卡马克装置，旨在实现净能量输出，即产生的能量超过维持等离子体所需的输入能量。

Wang和同事正在与该公司合作，研究如何将新的预测模型应用于SPARC项目，以及其他类似工具如何更好地预测等离子体行为并防止代价高昂的中断事件。这种产学研合作模式体现了基础科学研究向实际应用转化的重要途径。

麻省理工学院等离子体科学与聚变中心首席研究科学家、颠覆小组负责人Cristina Rea强调了这一工作的战略意义。她指出，要使聚变成为真正有用的能源解决方案，必须首先确保其可靠性，而可靠的聚变能源需要优秀的等离子体管理能力作为基础。

目前全球有多个大型聚变项目正在进行中，包括国际热核聚变实验反应堆ITER项目。随着这些项目规模的不断扩大，对等离子体控制精度的要求也越来越高。麻省理工学院的新研究为这一全球性挑战提供了重要的技术解决方案。

Wang对未来前景保持乐观态度："我们正在努力解决使聚变经常有用的科学问题。虽然我们在这里所做的只是漫长旅程的开始，但我认为我们已经取得了一些不错的进展。"随着技术的不断完善和验证，这种智能预测系统有望在未来的商业聚变电站中发挥关键作用，为人类获得清洁、安全、无限的聚变能源铺平道路。

来源：人工智能学家