DeepMind和CFS聯手將AI控制帶入聚變能源

核聚變的焦點一直是關于產生清潔可靠的能源。然而，使其成為現實的關鍵可能不是磁鐵和等離子體，而是數據——它是如何產生、模擬和解釋的。每個實驗都會產生大量的信息：數兆字節的等離子體讀數、磁場圖和熱通量測量值。對于舊模型來說，這是一場過于強大的洪水。將其轉化為理解，開始感覺更像是一個人工智能問題，而不是物理問題。

這就是DeepMind和Commonwealth Fusion Systems（CFS）之間的新伙伴關系。CFS是麻省理工學院開發緊湊型SPARC反應堆的子公司，希望證明受控聚變最終可以產生比消耗更多的能量。DeepMind的工作是努力實現這一愿景——不是通過構建硬件，而是通過訓練機器讀取、預測和控制微型聚變核心內部的情況。

此次合作的焦點是TORAX，一個由DeepMind開發的可微分物理模擬器，以及一組從合成等離子體數據中學習的強化學習模型。他們共同創建了一個閉環系統，該系統使用可以大規模生成的合成模擬進行訓練。預測等離子體的行為，確定哪些調整使其保持穩定，并將這些知識反饋到CFS的實驗中。簡單地說，這是一種旨在保持等離子體穩定性的人工智能控制架構——沒有一個聚變反應堆能夠維持足夠長的時間來獲得凈能量。

一切都歸結為控制。控制等離子體就是試圖控制液體閃電。每一個磁脈沖或溫度變化都會通過數十個其他變量發送沖擊波，從而形成一個反饋回路網絡，該網絡結合了驚人的復雜性和速度——對任何人來說都太快了，無法實時跟蹤。DeepMind面臨的挑戰是使這種混亂清晰可辨——將原始傳感器數據轉化為結構化信號，使機器能夠比任何工程師更快地做出響應。

TORAX模擬了合成數據集，說明了等離子體在數百萬種潛在配置中的行為。然后，強化學習模型篩選這些數據，尋找保持SPARC等離子體平衡和生產力的組合。

當實際的傳感器數據開始輸入時，系統會將實際發生的情況與其預測進行比較，并開始學習。模型和機器在多次運行中一起進化——這是一個自適應數據系統，它不僅是對融合的描述，而且學會了保持融合的活力。

CFS物理運營高級經理Devon Battaglia表示：“TORAX是專業領域的一款尖端開源等離子體模擬器，為我們創建和維護SPARC模擬環境節省了大量工時。”“現在，了解等離子體在不同條件下的行為是我們工作的一個重要方面。”

DeepMind表示：“將我們的人工智能技術與CFS的尖端實驗硬件相結合是一項自然而令人興奮的合作，我們希望這將為科學帶來新的機遇。”

但這個故事還有另一個層面。這不僅僅是為了讓核聚變發揮作用，也是為了更廣泛地增加人工智能和能源的重疊。隨著模型的增長和數據中心消耗更多的電力，科技公司正在害怕漸進式進步的日子。他們正在考慮長期能源供應。

這就是DeepMind背后的母公司谷歌投資CFS 8.63億美元B2輪融資目的之一，并同意根據未來的購電協議從其位于弗吉尼亞州的第一座商業聚變工廠購買200兆瓦的電力。DeepMind的融合研究并不存在于泡沫中；它為谷歌用無碳能源為其基礎設施供電的更廣泛倡議提供了支持。

從技術上講，這是有道理的。聚變反應堆是人類建造過的最復雜的機器之一。數千個變量——磁場、燃料噴射和排氣、等離子體密度——可以控制，但它們會不斷地、不可預測地相互作用。工程師們打趣說，“人類轉動的旋鈕太多了。”這正是強化學習旨在解決的問題：一個通過運行數百萬個模擬場景來學習的系統，直到找到有效的場景。

Deepmind分享道：“使用TORAX結合強化學習或AlphaEvolve等進化搜索方法，我們的人工智能代理可以在模擬中探索大量潛在的操作場景，快速識別產生凈能量的最有效和最穩健的路徑。”“這可以幫助CFS專注于最有前景的策略，從第一天開始就增加成功的可能性，甚至在SPARC完全調試和滿功率運行之前。”

當滿功率運行時，SPARC將在其內壁附近的微小體積內產生非凡的熱量。為該模型的排氣蓋上蓋子需要在毫秒內進行磁性調整，這是DeepMind的人工智能代理現在正在學習的。初步模擬表明，他們可以學會將熱負荷分散到反應堆內壁或分流器上，幫助材料保持在安全的熱限值內。

以前的模擬器是用較舊的語言編寫的，而TORAX是用JAX編碼的，并在GPU上運行。這意味著它可以并行進行數百萬次快速、可微分的模擬，將高能物理學與已經成為當今機器學習研究基礎的計算基礎設施相結合。

DeepMind的團隊表示，這僅僅是個開始。他們寫道：“我們正在為人工智能成為未來聚變發電廠中心的智能自適應系統奠定基礎。”如果這一愿景實現，聚變反應堆可能不再依賴物理學家轉動旋鈕——它們可以更像自我優化軟件一樣運行，根據新數據不斷重新校準，隨著每一個脈沖學習，使聚變科學更接近成為能源現實。

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