10月9日，美國能源部普林斯頓等離子體物理實(shí)驗(yàn)室(PPPL)發(fā)布了一項(xiàng)重大研究成果《New AI models of plasma heating lead to important corrections in computer code used for fusion research》。該研究開發(fā)了開創(chuàng)性的人工智能(AI)模型，這些模型正在重塑我們對聚變實(shí)驗(yàn)中等離子體加熱的理解。這些新模型不僅將預(yù)測速度提高了1000萬倍，而且在傳統(tǒng)數(shù)字代碼失敗的情況下也能提供準(zhǔn)確的結(jié)果。這一突破性的進(jìn)展將在10月11日在亞特蘭大舉辦的美國物理學(xué)會等離子體分會第66屆年會上進(jìn)行展示。
機(jī)器學(xué)習(xí)在核聚變研究中的力量
AI模型利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，專注于預(yù)測等離子體中電子和離子在受到離子回旋加速器頻率范圍(ICRF)加熱時的行為。這種加熱方法對于實(shí)現(xiàn)發(fā)生聚變反應(yīng)所需的高溫至關(guān)重要。PPPL的副研究物理學(xué)家Álvaro Sánchez-Villar，同時也是發(fā)表在《Nuclear Fusion》雜志上的研究的主要作者，他解釋了他們工作的重要性：“通過我們的智慧，我們能夠訓(xùn)練人工智能超越現(xiàn)有數(shù)值模型的局限。”該研究團(tuán)隊(duì)與五個機(jī)構(gòu)合作，使用現(xiàn)有計(jì)算機(jī)代碼生成的數(shù)據(jù)訓(xùn)練他們的 AI 模型。雖然這些數(shù)據(jù)中的大部分與之前的結(jié)果一致，但研究人員在某些極端情況下遇到了意想不到的結(jié)果。
克服現(xiàn)有模型的局限性
在研究過程中，團(tuán)隊(duì)在特定條件下發(fā)現(xiàn)了加熱曲線的異常現(xiàn)象。Álvaro Sánchez-Villar描述了這一情況：“我們注意到，在某些參數(shù)設(shè)置下，加熱曲線會出現(xiàn)莫名其妙的不穩(wěn)定峰值，而這些峰值背后并沒有物理原理的支持。”
美國能源部普林斯頓等離子體物理實(shí)驗(yàn)室的副研究物理學(xué)家阿爾瓦羅·桑切斯·維拉爾 (Álvaro Sánchez Villar) 開發(fā)了用于等離子體加熱的新型 AI 模型，該模型可以提高預(yù)測速度，同時保持準(zhǔn)確性，并在原始數(shù)字代碼失敗的地方提供準(zhǔn)確的預(yù)測。(照片來源：Michael Livingston / PPPL 通訊部)這一發(fā)現(xiàn)使研究人員意識到：他們的AI模型不僅復(fù)制了現(xiàn)有代碼，而且實(shí)際上正在改進(jìn)它。通過仔細(xì)整理訓(xùn)練數(shù)據(jù)，他們有效地創(chuàng)建了原始代碼的更準(zhǔn)確版本。桑切斯-維拉爾強(qiáng)調(diào)了這一發(fā)現(xiàn)的含義："這意味著，實(shí)際上，我們通過數(shù)據(jù)的精心篩選，相當(dāng)于間接修復(fù)了原始代碼，"桑切斯·維拉爾解釋道。"正如每一種技術(shù)一樣，只要運(yùn)用得當(dāng)，人工智能不僅能幫助我們更迅速地解決問題，還能幫助我們以更好的方式解決問題，克服我們?nèi)祟惖木窒蕖?quot;
氘的加熱曲線顯示在 (d) 次要、(e) 主要和 (f) 嚴(yán)重異常值案例中。黑色表示原始數(shù)字代碼與異常值特征(峰值)一起顯示。紅色顯示 AI 模型的預(yù)測。綠色顯示更正后代碼的預(yù)測，AI 模型預(yù)料到這些預(yù)測，甚至預(yù)測更高的加熱。(圖片來源：Álvaro Sánchez-Villar / PPPL)
加速聚變研究
這些AI模型在速度上的提升同樣令人矚目。它們將ICRF加熱預(yù)測的計(jì)算時間從60秒大幅縮短至2微秒，提升了1000萬倍。這樣的加速讓研究人員能夠進(jìn)行更多模擬實(shí)驗(yàn)，并探索更多樣化的情況，以期實(shí)現(xiàn)將聚變能轉(zhuǎn)化為實(shí)用能源的目標(biāo)。這些進(jìn)步有可能使科學(xué)家和工程師能夠快速迭代和優(yōu)化他們的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，從而顯著加速聚變研究。快速準(zhǔn)確地預(yù)測等離子體加熱行為的能力可以帶來更高效的聚變反應(yīng)器設(shè)計(jì)，并使我們更接近實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的聚變能源。
展望未來：AI 在聚變科學(xué)中的未來
這些AI模型在等離子體加熱預(yù)測方面的成功為將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于聚變研究的其他方面開辟了新的可能性。隨著AI在克服傳統(tǒng)數(shù)值模型局限性方面不斷證明其價(jià)值，我們可能會看到聚變科學(xué)中向更多AI集成方法的轉(zhuǎn)變。然而，重要的是要注意，雖然這些AI模型顯示出巨大的前景，但它們并不能完全替代傳統(tǒng)的基于物理的模型。相反，它們是強(qiáng)大的補(bǔ)充工具，可以增強(qiáng)和加速現(xiàn)有的研究方法。隨著聚變能研究的進(jìn)展，先進(jìn)的人工智能技術(shù)與對物理學(xué)的深刻理解相結(jié)合可能是釋放這種清潔、幾乎無限的能源潛力的關(guān)鍵。
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