人工智能 (AI) 技术可能有助于让我们更接近可以改变世界能源工业的实用聚变能。
麻省理工学院的科学家使用机器学习技术完成了核聚变科学中要求最高的计算之一。根据最近发表的一篇论文，该方法减少了计算所需的 CPU 时间，同时保持了解决方案的准确性。这是使用人工智能来帮助解决掌握聚变能力的数学和工程问题的不断努力的一部分。
“人工智能是一种工具，它可以让科学家更快地进行实验迭代，更好地预测等离子体在极端条件下的作用，并以更精确的方式制造新的聚变装置，”聚变工业协会首席执行官安德鲁·霍兰德告诉 Lifewire。在电子邮件采访中。
麻省理工学院的研究人员Pablo Rodriguez-Fernandez和Nathan Howard正在致力于预测SPARC 设备的预期性能，这是一个目前正在建设中的紧凑型高磁场聚变实验。虽然计算需要大量的计算机时间(超过 800 万 CPU 小时)，但研究人员设法减少了所需时间。
聚变研究人员面临的最具挑战性的问题之一是预测等离子体温度和密度。在 SPARC 等限制设备中，来自聚变过程的外部功率和热量输入通过等离子体中的湍流损失。
然而，麻省理工学院的研究人员使用机器学习技术来优化这种计算。他们估计该方法将代码的运行次数减少了四倍。
墨西哥 CETYS 大学工程学院研究聚变的教授Ulises Orozco Rosas的 新研究表明，现代人工智能技术可用于控制核聚变反应，可能有助于加速核聚变作为一种实用能源的发展，通过电子邮件告诉 Lifewire。他指出 IBM 正在开发的人工智能软件可用于控制托卡马克聚变反应堆内包含等离子体的磁场。
“该系统能够将等离子体操纵成可以产生更高能量的新配置，”罗萨斯补充道。
星星的力量
Fusion 承诺通过为太阳和恒星提供能量的相同物理过程提供无限的无碳能源。然而，建造一个实用的聚变发电厂的技术挑战是巨大的，包括将燃料加热到 1 亿度以上的温度和产生等离子体。研究人员使用强磁场将热等离子体与地球上的普通物质隔离开来。
霍兰德说，建造一个工作中的聚变发电厂将需要对如何在与聚变相关的条件下(在极端温度或压力下)限制和引发等离子体有详细的科学理解。
“虽然最困难的部分是将等离子体置于这些相关条件下，但挑战并不止于此，”Holland 补充道。“能量必须转化为电能或可用的热量;必须建立燃料循环，使等离子体能够长时间维持，聚变装置的材料必须能够适应内部的极端条件。发电厂。”
霍兰德预测，能源将“彻底改变”全球能源系统。一旦商业化和广泛部署，聚变可能意味着能源可以在任何时候无污染地生产，不会对公众或长寿命的放射性废物造成危险。它可以开创一个能源丰富的时代，使能源变得便宜、随时可用且无处不在。
但罗萨斯发出了警告，称商业核聚变作为能源供应商的成功将取决于能否以使核聚变发电成本具有经济竞争力的方式来应对建造发电厂和安全可靠地运行它们的挑战。
“随着对气候变化和化石燃料供应有限的担忧日益增加，必须找到更好的方法来满足我们不断增长的能源需求，”罗萨斯补充道。“聚变能的好处使它成为一个极具吸引力的选择：无碳排放、丰富的燃料、能源效率、放射性废物少于裂变、安全和可靠的电力。”
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