提前 300 毫秒预测等离子体撕裂风险，普林斯顿大学发布 AI Controller
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原文中文，约3300字，阅读约需8分钟。
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内容提要
在能源需求增长和碳中和目标期限逼近的双重压力下，清洁能源应用是大势所趋。普林斯顿大学的研究人员开发了一个AI控制器，能够预测和控制核聚变过程中的撕裂风险。通过整合传统物理方法和先进的AI技术，研究人员改善了对等离子体行为的控制和理解。这项研究证明了AI在聚变反应控制方面的潜力。
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关键要点
- 在能源需求增长和碳中和目标期限逼近的背景下，清洁能源应用成为趋势。
- 核聚变作为零碳排放的能源选项，受到越来越多的关注。
- 等离子体中断是聚变实验成功的关键问题之一，撕裂现象导致聚变反应中断。
- 普林斯顿大学的研究人员开发了AI控制器，能够提前300毫秒预测等离子体撕裂风险并进行干预。
- 研究结合传统物理方法与AI技术，改善了对等离子体行为的控制和理解。
- AI控制器通过深度神经网络实时响应等离子体状态变化，调整控制动作以避免撕裂不稳定性。
- 强化学习模型通过奖励函数实现避障问题，提升了控制器的性能。
- AI控制在实验中成功将撕裂度维持在阈值以下，显示出其在聚变反应控制中的优势。
- 实现可控核聚变是现代科学的挑战，AI在其中扮演了重要角色。
- 当前核聚变研究面临等离子体稳定性、材料问题、能量捕获与转换、聚变燃料供应等技术壁垒。
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