DeepMind 与 CFS 合作,利用 AI 加速聚变能源发展

2 天前·来源:DeepMind Blog
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DeepMind 宣布与 Commonwealth Fusion Systems 建立研究合作,旨在加速清洁、安全的聚变能源实现。合作将利用 DeepMind 的 AI 技术,特别是 TORAX 等离子体模拟器和强化学习,优化聚变反应堆性能。这一合作旨在通过 AI 解决聚变能源中的复杂物理问题,推动聚变能源向电网供电的进程。

DeepMind 宣布与 Commonwealth Fusion Systems 建立研究合作,旨在加速清洁、安全的聚变能源实现。聚变是太阳的能量来源过程,能提供清洁、丰富的能源,且不产生长寿命放射性废物。在地球上实现聚变需要将等离子体稳定在超过 1 亿摄氏度的温度下,这是一个高度复杂的物理问题,DeepMind 正利用人工智能来解决。

CFS 是聚变能源领域的全球领导者,其紧凑而强大的托卡马克机器 SPARC 旨在成为历史上第一个产生净聚变能量的磁聚变机器,即实现“盈亏平衡”里程碑。DeepMind 与 CFS 的合作基于其先前使用 AI 成功控制等离子体的突破性工作,包括与瑞士等离子体中心的合作,展示了深度强化学习可以控制托卡马克的磁体以稳定复杂等离子体形状。

为了覆盖更广泛的物理范围,DeepMind 开发了 TORAX,这是一个用 JAX 编写的快速且可微分的等离子体模拟器。TORAX 将帮助 CFS 团队在 SPARC 启动前通过运行数百万次虚拟实验来测试和优化操作计划,并能在首批数据到达后快速调整计划。该软件已成为 CFS 日常工作的关键部分,帮助他们理解等离子体在不同条件下的行为,节省时间和资源。

操作托卡马克涉及调整各种“旋钮”,如磁线圈电流、燃料注入和加热功率。手动寻找最优设置以产生最多能量,同时保持在操作限制内,可能效率低下。DeepMind 的 AI 代理结合 TORAX 和强化学习或进化搜索方法,可以在模拟中探索大量潜在操作场景,以优化性能。

背景阅读

聚变能源被视为未来清洁能源的关键,其原理是模仿太阳内部的核聚变过程,将轻元素如氢融合成更重的元素,释放巨大能量。与核裂变不同,聚变不产生长寿命放射性废物,燃料来源丰富,但实现可控聚变面临巨大技术挑战,主要在于如何将等离子体稳定在极高温度下。托卡马克是目前主流的磁约束聚变装置,通过磁场控制等离子体。近年来,人工智能技术在聚变研究中扮演越来越重要的角色,特别是在等离子体控制和模拟方面。DeepMind 作为 AI 领域的领先者,已通过强化学习在等离子体控制上取得进展,而 CFS 的 SPARC 项目则专注于使用高温超导磁体加速聚变能源商业化。这一合作结合了 AI 算法和先进硬件,有望推动聚变能源从实验室走向现实应用,为全球能源转型提供新路径。

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