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原文链接：https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-general-atomics-fusion/
原文作者：Chris Porter
将恒星囚禁起来的竞赛现在由人工智能驱动。
英伟达（NVIDIA）、通用原子能公司（General Atomics）以及一个国际合作伙伴团队，已经构建了一个高保真、由AI赋能的聚变反应堆数字孪生模型，该模型具有交互式性能。此项工作得到了加州大学圣地亚哥分校计算、信息和数据科学学院的圣地亚哥超级计算中心（SDSC）、阿贡国家实验室的阿贡领导计算设施（ALCF）以及劳伦斯伯克利国家实验室的国家能源研究科学计算中心（NERSC）的技术支持。
这项成果于今日在英伟达华盛顿特区GTC会议上公布，该项目利用了ALCF的Polaris和NERSC的Perlmutter超级计算系统，大规模训练了三个不同的AI替代模型。
这项开创性项目采用了NVIDIA Omniverse平台、NVIDIA CUDA-X库和数据中心GPU，以帮助研究人员应对科学领域最严峻的挑战之一：让人类在地球上实现聚变能源的实用化。
为什么这很重要：聚变能源承诺通过复制驱动太阳的反应过程，提供几乎无限的清洁能源。
通用原子能公司的聚变数据科学主管Raffi Nazikian表示：“通过这个交互式数字孪生来探索虚拟场景的能力，是颠覆性的。与英伟达合作，我们现在可以以快几个数量级的速度测试、完善和验证我们的想法，从而加速实现实用聚变能源的进程。”
但是，控制极高温度（数亿度）下的等离子体，并能足够快地预测其行为以维持反应堆运行，是一个巨大的挑战。
等离子体是物质的第四态，是一团带电粒子的旋转混合物，其行为类似于生命体。恒星就是由等离子体构成的。
在聚变反应堆中，等离子体就是燃料——如果能够驯服这种物质，就有可能用太阳的能量为城市供电。想象一下尝试“瓶装一颗恒星”。这是聚变科学家们钟爱的比喻，而且名副其实：这个比喻既富有诗意又准确。
这就是AI发挥作用的地方。通过将模拟时间从数周缩短到数秒，AI使研究人员能够以虚拟方式与反应堆进行交互，安全地探索可能损坏反应堆的场景，并加速实现商业聚变能源的步伐。
在该项目的最前沿，通用原子能公司正在美国能源部DIII-D国家聚变设施的研究中，开发一个AI驱动的数字孪生，以推动聚变研究向前发展。
AI：将数周变为数秒
传统上，即使在最快的超级计算机上，模拟等离子体行为也需要数周时间。
通用原子能公司现在正在使用AI替代模型——这些模型经过数十年的真实世界数据训练——在数秒内预测等离子体行为，并且这些模型仍在不断改进中。
这些模型，包括用于等离子体平衡的EFIT、用于等离子体边界的CAKE以及用于逃逸离子热密度的ION ORB，可以帮助操作员实时保持等离子体的稳定，从而降低损坏风险并加速研究。
这些模型在英伟达GPU上运行，能够比基于物理的模拟更快地提供准确的预测。它们是用于帮助模拟聚变反应堆行为和控制它们的众多模型之一，并且可以通过AI得到加速。
数字孪生
英伟达和通用原子能公司正在NVIDIA Omniverse中构建DIII-D的完全交互式数字孪生，该模型由NVIDIA RTX PRO 服务器和NVIDIA DGX Spark提供支持，并得到了圣地亚哥超级计算中心、ALCF和NERSC的支持。
这个虚拟反应堆动态融合了传感器数据、基于物理的模拟、工程模型和AI替代模型——创建一个统一的、实时的交互环境，可以快速为决策提供信息。
该数字孪生与物理DIII-D同步，使来自100个不同组织的700名国际科学家团队能够在不接触真实机器的情况下测试想法和运行“假设”场景。
关键控制可以在数字孪生中进行探索，以便在进行真实实验之前完善科学原理，从而实现快速优化，并加速实现商业聚变的目标。
为什么这很重要
这种方法从根本上将聚变研究从纯粹的物理挑战转变为一个也由计算和智能算法驱动的挑战。
通过将数周的模拟转变为数秒内近乎实时的交互式答案，数字孪生充当了一个真正的“聚变加速器”——一个用于快速测试新想法、优化反应堆设计并将商业聚变能源推向更快轨道的平台。
要了解更多关于英伟达和合作伙伴如何在美国推动AI创新的信息，请观看Jensen Huang在英伟达华盛顿特区GTC主题演讲。
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