追求核融合作为清洁，可持续能源代表了我们这个时代最具挑战性的科学和工程目标之一。Fusion有望在没有碳排放或长期生存的放射性废物的情况下几乎无限的能量。
但是，实现实用的融合能量需要克服重大挑战。这些来自融合过程产生的热量，产生的辐射，对融合设备和其他工程障碍中使用的材料的进行性损害。融合系统在极端的物理条件下运行，以超过人类分析能力的量表生成数据。
核融合是为太阳提供动力的能量形式。现有的核能依赖于一个过程称为裂变，分开重型化学元件以产生更轻的化学元件。融合通过将两个光元素结合起来使一个重量更重。
尽管物理学家能够在可变的时间段内启动和维持融合，但与为融合设备供电的能量相比，从过程中获得更多的能量是一个挑战。到目前为止，这阻止了这种有希望的能源的商业化。
人工智能（AI）正在作为一个强大而必不可少的工具用于管理融合研究中固有的挑战。它有望处理融合过程不同方面之间的复杂数据和复杂的关系。这不仅增强了我们对融合的理解，而且加速了新的反应堆设计的发展。
通过解决这些障碍，AI提供了显着压缩融合设备开发时间表的潜力，为这种能源的商业化铺平了道路。
AI正在重塑跨学术，政府和商业部门的融合研究，推动创新并朝着可持续能源的未来发展。例如，它可以玩变革性的作用在解决开发融合反应堆材料的挑战时，必须承受极端的热和中子环境，同时保持结构完整性和功能。
通过连接不同实验，模拟和制造过程的数据集，AI驱动的模型可以生成可靠的预测和洞察力。一种称为机器学习的AI形式可以显着加速可在融合设备中使用的材料的评估和优化。
这些包括甜点形的容器称为托卡马克斯用于磁性限制融合（使用磁管用于引导和控制热等离子体的地方 - 允许融合反应发生的物质状态）。过热的血浆会损坏Tokamak内壁中使用的材料，并照射它们（使其放射性）。
机器学习涉及使用算法（一组数学规则），这些算法可以从数据中学习并将这些课程应用于看不见的问题。这种AI形式的见解对于指导能够持续融合设备内恶劣条件的材料的选择和验证至关重要。AI允许科学家开发详细的模拟，以使材料性能及其在融合设备中的配置进行快速评估。这有助于确保长期的可靠性和成本效率。
AI工具可以帮助缩小用于测试的候选材料的范围，根据其特性来表征它们，并对安装在融合反应堆中的材料进行实时监控。这些功能使能够快速筛选和开发耐辐射材料，从而减少了对传统，耗时的方法的依赖。
控制血浆
AI还提供了一种更好地控制融合反应堆中血浆的方法。如所讨论的那样，磁性限制融合中的一个关键挑战是在融合装置中塑造和维持高温等离子体，通常是Tokamak容器。
但是，这些机器中的等离子体本质上是不稳定的。例如，控制系统需要协调托卡马克（Tokamak）的许多磁铁，每秒调节数千次电压，以确保等离子体永远不会接触到容器的壁。这可能导致热量损失，并可能损坏Tokamak内部的材料。
来自英国公司的研究人员Google DeepMind使用了一种称为“深钢筋学习”的AI形式保持血浆稳定并被用来准确地塑造成不同的形状。这使科学家可以了解血浆在不同条件下的反应。
同时，美国普林斯顿大学的一支团队还使用了深入的强化学习融合等离子体的预测干扰被称为“撕裂模式不稳定性”，在出现之前最多300毫秒。撕裂的不稳定性是可能发生的一种主要破坏形式，阻止了融合过程。当等离子体断裂中的磁场线并创建一个时，它们就会发生该等离子体逃脱的机会融合设备中的控制系统。
我自己与英国原子能管理局（UKAEA）的合作通过整合包括机器学习模型在内的各种技术来评估所谓的材料的残余压力，从而解决了材料性能和结构完整性的关键挑战。残留应力是在制造或操作过程中锁定成材料的性能的量度。在极端条件下，它可以显着影响融合反应堆组件的可靠性和安全性。
这项合作的关键结果是发展工作方式这将来自实验的数据与机器学习驱动的预测模型集成在一起，以评估融合接头和组件中的残余应力。
该框架已通过与领先的机构（包括国家物理实验室和UKAEA材料研究机构）的合作进行了验证。这些进步提供了对材料性能的有效，准确的评估，并重新定义了剩余压力的评估，从而解开了评估融合设备中使用的组件的结构完整性的新可能性。
这项研究直接支持欧洲示范发电厂（欧盟 - 德莫）和球形托卡马克用于能源生产（步骤）旨在分别提供示范融合发电厂和原型融合发电厂的项目进行扩展。它们的成功取决于确保在极端条件下关键组件的结构完整性。
通过以协调的方式使用许多基于AI的方法，研究人员可以确保融合系统在物理上健壮且经济上可行，从而加速了商业化的道路。AI可用于开发融合设备的模拟，这些融合设备整合了该过程的血浆物理学，材料科学，工程和其他方面的见解。通过模拟这些虚拟环境中的融合系统，研究人员可以优化反应堆设计和操作策略。