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皇冠最新登陆网址(www.hg108.vip):用AI控制核能,让核聚变长出智能大脑

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卡内基梅隆大学使用强化学习来帮助控制核聚变反应,这是朝着利用核聚变产生的巨大能量作为清洁、丰富的能源迈出的重要一步。


原子核的融合当氢原子核碰撞或融合在一起时就会发生。这一过程会释放出大量的能量,但要维持在将电力输送到电网所需的水平仍是一个挑战。氢原子核只有在极高的温度和压力下才会融合,就像在太阳中心发现的那样核聚变自然发生。物理学家也在热核武器中实现了核聚变,但这些都不是有用的能源。



另一种产生核聚变的方法是使用磁场,在所需的温度和压力下包含氢等离子体,以融合原子核。这个过程发生在托卡马克内部,一台巨大的机器,它使用磁场将氢等离子体限制在一个称为圆环的圆环形状中。包含等离子体并保持其形状需要对磁场和额外的氢粒子爆炸进行数百次微操作。


世界上运行的大型托卡马克装置很少能促进这种类型的研究,在它们身上进行实验的时间是令人垂涎的。DIII-D国家聚变设施是美国唯一运行的设施。


谷歌母公司Alphabet的人工智能子公司DeepMind,率先使用强化学习来控制磁场包含了聚变反应。该实验室成功地保持了等离子体的稳定,并将其塑造成不同的形状。


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强化学习使用过去尝试的数据来实现最佳结果。实验中,强化学习算法检查了历史和实时数据,以改变和控制等离子体的旋转速度,从而寻求最佳稳定性。



当额外的氢粒子射入等离子体环时,它会旋转。改变这些粒子的速度可能会稳定等离子体,使其更容易容纳。实验中使用了两种学习算法。在其中一个实验中,他利用几年来从托卡马克上收集的数据来训练它如何反应等离子体。第二种算法观察等离子体的状况,然后决定以什么速度和方向发射额外的粒子来影响其速度。


从长远来看,这项工作展示了一条使用强化学习来控制等离子体状态的其他部分的路径,并最终实现足够长时间的温度和压力,以拥有一个发电厂。这将意味着每个人都拥有无限的清洁能源。


这是第一次使用强化学习来控制旋转。在控制会议期间出现了一些问题,需要进行更多的测试。


伊恩表现出非凡的能力来消化聚变装置特有的控制问题血浆普林斯顿大学机械和航天工程系副教授、查尔在PPPL大学的合作者之一Egemen


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