MIT AI 驯服 “人造太阳”!核聚变控制突破,离清洁能源更近

B站影视 港台电影 2025-10-15 16:50 1

摘要:话说麻省理工学院最近干了件大事儿!他们的研究团队在核聚变控制这块儿搞出了关键突破,整出个能预测托卡马克反应堆等离子体行为的AI系统。

话说麻省理工学院最近干了件大事儿!他们的研究团队在核聚变控制这块儿搞出了关键突破,整出个能预测托卡马克反应堆等离子体行为的AI系统。

这事儿还发在了《自然通讯》上,好家伙,感觉人类离驯服“人造太阳”又近了一大步。

毕竟这核聚变要是搞成了,那能源危机说不定真能解决,清洁又无限的能量谁不想要啊。

要知道,托卡马克反应堆里的等离子体那环境叫一个极端。

温度直接飙到1亿摄氏度,这啥概念?太阳核心温度才1500万℃,这儿直接是六倍还多。

而且等离子体还以每秒100公里的速度在环形装置里狂奔。

就这么个条件,操作稍微出点岔子,后果不堪设想。

轻则把价值几十亿的设备搞坏,重则整个项目停摆好几个月,甚至好几年。

就说反应堆关闭这事儿吧,得执行一个叫“等离子体降功率”的程序。

这过程贼拉微妙,得慢慢把等离子体电流降下来。

要是手一抖操作错了,等离子体突然终止,产生的热流能直接冲击反应堆内壁。

研究主要作者艾伦・王就说了,可靠性对聚变能源太关键了。

说实话,现在的聚变设施运行成本高得吓人,大多数每年就只能运行几次。

为啥?数据不够啊!没足够的实验数据,控制策略就没法完善,这不就成了个死循环嘛。

你看啊,中国的EAST反应堆之前实现了403秒稳态运行,听起来挺厉害,但降功率的时候还是得靠预设程序,有时候电流波动还得人工紧急干预,想想都替操作人员捏把汗。

MIT那边的数据更直观,他们之前用的传统托卡马克装置,单次实验成本50万美元,一年运行不到10次,这数据积累速度,简直跟爬似的。

面对这数据稀缺的难题,MIT团队想了个绝活儿。

他们没走纯机器学习的路子,而是把神经网络和等离子体动力学的物理模型结合起来,整了个混合系统。

这招叫“物理约束的机器学习”,说白了就是让AI在学习的时候,还得遵守等离子体物理的基本规律,不能瞎学。

他们用瑞士TCV小型实验聚变设备的数据来训练模型。

这些数据包括等离子体起始温度、能量变化这些细节。

把实验数据和物理定律一结合,这系统就能生成准确的预测轨迹了。

然后把这预测用到TCV的实际运行中,效果咋样?嘿,按照模型轨迹操作,不仅能安全降功率,各项指标还都比传统方法好。

艾伦・王他们做了大量测试,从统计学上证明这AI系统是真的能改善控制效果。

不仅操作更安全了,设备维护需求和停机时间都减少了。

这里面有个关键,物理约束机器学习在航空航天领域也用过,比如NASA用它预测火箭发动机流体力学变化,就是因为它能在数据少的情况下,保证模型符合基本定律,避免纯AI“瞎猜”的问题。

这突破可不只是实验室里的事儿,放眼全球,像国际热核聚变实验反应堆ITER,中国的EAST,韩国的KSTAR,都面临着等离子体控制的难题。

MIT这AI系统说不定能在这些大家伙身上派上大用场。

就说ITER吧,2024年刚进入核心部件安装阶段,预计2035年首次搞等离子体实验,那装置体积是TCV的50倍,控制难度直接指数级上升,现在MIT的技术已经被列为ITER的备选方案了。

现在私营部门对聚变能源的投资那叫一个猛,2023年全球就投了45亿美元。

美国HelionEnergy拿了17亿融资,人家计划里直接把“AI等离子体控制”当核心目标。

为啥?私营企业讲究的是降本提速,这AI技术能缩短调试周期,提升运行稳定性,帮着更快实现净能量输出,离商业化就更近了。

而且这AI技术可不只适用于托卡马克,仿星器、惯性约束聚变这些技术路线也面临类似挑战。

德国W7-X仿星器团队就跟MIT合作了,想试试把这AI方法用在更复杂的等离子体约束预测上。

MIT团队现在拿了美国能源部的资助,打算未来3年开发能实时控制大型托卡马克的原型,目标是把控制响应时间从0.1秒缩短到0.01秒,这速度才能满足工业供电的稳定性要求。

虽然现在这成果很鼓舞人,但从实验室到大规模工业应用,还有不少坎要过。

不过随着AI技术和聚变物理学的发展,科学家们对可控聚变能源的前景越来越乐观。

MIT这一步走得很扎实,算是给人类解决能源危机和气候变化问题注入了新希望。

说不定哪天,咱们真能用上“人造太阳”发的电,那时候再回头看今天这事儿,肯定觉得特关键。

来源:乐娱侃事

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