瑞士洛桑聯(lián)邦理工學院(EPFL)管理的瑞士等離子體中心(SPC)在等離子體物理學和等離子體控制方法方面擁有幾十年的經(jīng)驗。DeepMind是一家在2014年被Google收購的科學發(fā)現(xiàn)公司，致力于 “解決智能問題，推動科學和人類發(fā)展”。他們共同開發(fā)了一種基于深度強化學習的新的等離子體磁控制方法，并在SPC的托卡馬克研究設施TCV中首次將其應用于真實世界的等離子體。他們的研究剛剛發(fā)表在《 自然 》雜志上。

托卡馬克是用于進行核聚變研究的甜甜圈形狀的設備，SPC是世界上少數(shù)幾個擁有一個正在運行的研究中心之一。這些設備利用強大的磁場將等離子體限制在極高的溫度下--數(shù)億攝氏度，甚至比太陽核心還要熱--以便在氫原子之間發(fā)生核聚變。核聚變釋放的能量正在被研究用于發(fā)電。SPC的托卡馬克裝置的獨特之處在于它允許各種等離子體配置，因此它被稱為可變配置托卡馬克(TCV)。這意味著科學家可以用它來研究限制和控制等離子體的新方法。一個等離子體的配置與它的形狀和在設備中的位置有關。

托卡馬克裝置通過一系列磁線圈形成和維持等離子體，這些磁線圈的設置，特別是電壓，必須得到仔細控制。否則，等離子體可能會與容器壁發(fā)生碰撞并惡化。為了防止這種情況發(fā)生，SPC的研究人員在TCV托卡馬克中使用之前，首先在一個模擬器上測試他們的控制系統(tǒng)配置。“我們的模擬器是基于20多年的研究，并不斷地更新，”SPC的科學家和該研究的共同作者Federico Felici說。“但即便如此，仍然需要長時間的計算來確定控制系統(tǒng)中每個變量的正確值。這就是我們與DeepMind的聯(lián)合研究項目的意義所在。”

DeepMind的專家們開發(fā)了一種可以創(chuàng)建和維護特定等離子體配置的人工智能算法，并在SPC的模擬器上對其進行訓練。

DeepMind也從這個聯(lián)合研究項目中得到了很多，說明了采取多學科方法對雙方的好處。DeepMind的高級研究工程師、該研究的共同作者Brendan Tracey說：“與SPC的合作推動了我們改進強化學習算法，并因此可以加速融合等離子體的研究。”

這個項目應該為EPFL尋求與外部組織的其他聯(lián)合研發(fā)機會鋪平道路。Fasoli說：“我們總是對創(chuàng)新的雙贏合作持開放態(tài)度，在這種合作中我們可以分享想法和探索新的觀點，從而加快技術發(fā)展的步 伐。”

關鍵詞： 等離子體 控制方法 核聚變研究 研究中心