利用人工智能加速和改进聚变等离子物理中计算密集的部分

美国能源部普林斯顿等离子物理实验室（PPPL）的科学家们正在运用人工智能来加速和改善等离子物理在聚变中最需要大量计算的方面。他们利用机器学习软件，分析数据、推断特征之间的关系、从新知识中学习并进行调整，以提高对聚变反应的控制。研究者们认为这种学习和自适应能力可以在多种方面改进对聚变反应的控制，包括完善超热等离子体周围容器的设计、优化加热方法以及稳定控制反应。

实验室的人工智能研究已经取得了重要成果，他们使用机器学习避免了干扰磁场造成的磁扰动，这是一个重大突破。此外，研究人员还尝试使用人工智能来加速不同类型的等离子体物理代码，以更快地进行优化。通过使用机器学习程序训练关键参数，研究者们已经成功地缩短了运行时间，但保持了结果的准确性。

在另一项研究中，研究人员试图找到最佳条件来加热等离子体中的离子，以改善离子回旋射频加热技术。通过使用机器学习来加速广泛使用的物理代码，他们成功地加速了代码的执行速度，并且对结果的准确性影响较小。这些研究成果有望在融合研究的集成建模和实时控制应用中发挥重要作用。

总的来说，PPPL的研究人员正在利用人工智能技术来加速和改善等离子物理学的关键方面，这些成果将有助于推动聚变能源的商业化应用。