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谷歌 DeepMind 联手“人造太阳”项目:AI 助力攻克 1 亿摄氏度高温核聚变难题

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2025-10-17 / 0 评论 / 0 点赞 / 0 阅读 / 0 字

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原文链接:https://www.ithome.com/0/890/109.htm

原文作者:故渊 (IT之家)


# 谷歌 DeepMind 进军“人造太阳”控制系统,AI 挑战 1 亿摄氏度高温 IT之家 10 月 17 日消息,谷歌昨日(10 月 16 日)发布博文,宣布携手 Commonwealth Fusion Systems(下文简称 CFS)能源公司,利用人工智能(AI)技术,加速实现清洁、安全的无限核聚变能源。

图源:谷歌博客
IT之家援引博文介绍,核聚变是驱动太阳发光发热的物理过程,要在地球上复现它,就必须在超过一亿摄氏度的高温下,将被称为“等离子体”的电离气体稳定约束在聚变装置内。这是一个极其复杂的物理挑战,而 DeepMind 正尝试运用人工智能来破解这一难题。 此次合作的基础是 DeepMind 在 AI 控制等离子体方面的突破性研究,DeepMind 此前已成功利用深度强化学习控制托卡马克(Tokamak)装置的磁体,稳定复杂的等离子体形态。团队为拓展研究范围,开发了开源等离子体模拟器 TORAX。

图源:CFS
另一方面,CFS 正在美国波士顿郊区建造名为 SPARC 的紧凑型托卡马克装置,该装置利用强大的高温超导磁体,目标是成为史上首个实现“能量净增益”(即产生的聚变能量超过维持反应所需能量)的磁约束聚变设备,这是验证聚变能源可行性的关键里程碑。

图源:CFS
该装置已完成约三分之二,预计于 2026 年晚些时候竣工。CFS 预计,它将成为首个发电量超过核电站自身运行所需能量的聚变装置。

双方的合作目前已在三个关键领域展开。首先,利用 TORAX 为 SPARC 运行数百万次虚拟实验,在装置启动前测试并优化其运行方案,从而节省宝贵的时间和资源。 其次,运用强化学习等 AI 方法,在模拟中探索海量的潜在操作场景,快速识别出最高效、最稳健的净能量生成路径。 最后,开发一种“AI 驾驶员”,用于实时控制 SPARC 的运行,例如通过动态调整磁场来有效管理和分散装置壁上的巨大热负荷,确保设备在高功率下安全运行。 广告声明:文内含有的对外跳转链接(包括不限于超链接、二维码、口令等形式),用于传递更多信息,节省甄选时间,结果仅供参考,IT之家所有文章均包含本声明。


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