人工智能助力核聚变：中国科学家利用神经网络加速等离子体参数预测
引言
实现可控核聚变是人类能源利用的终极梦想，而等离子体参数的精确测量是实现这一目标的关键。近日，中国科学院合肥物质科学研究院的研究团队利用人工智能技术，成功加速了等离子体关键参数的预测，为核聚变研究迈出了重要一步。
人工智能加速等离子体参数预测
等离子体离子温度和旋转速度是评估聚变实验的重要参数，对等离子体稳定性和约束性能有重要影响。然而，传统方法测量这些参数耗时且复杂，阻碍了聚变装置的稳定高参数运行。
该研究团队利用先进实验超导托卡马克（EAST）装置上的 X 射线晶体谱仪（XCS）获得等离子体光谱数据，并训练了人工神经网络模型，实现了对等离子体旋转速度和离子温度剖面的快速预测。
神经网络模型的优势
人工神经网络（ANN）能够直接快速处理离散光谱数据，实现实时计算并提供快速、准确的结果，而无需传统的曲线拟合。研究人员创建了两种类型的模型：深度神经网络 (DNN) 和卷积神经网络 (CNN)，用于实时计算弦积分离子温度。
实验结果
实验结果表明，神经网络模型的预测结果与目标值之间具有强相关性，与传统方法相比，计算时间缩短至几十毫秒，提高了 10 倍以上。
未来展望
该研究成果为核聚变研究提供了新的思路，为更广泛的聚变应用提供了适应性强的自动化解决方案。未来，研究团队将继续探索人工智能技术在核聚变研究中的应用，进一步提升等离子体参数预测的精度和效率，为实现可控核聚变的目标贡献力量。
参考文献
- Prediction of plasma rotation velocity and ion temperature profiles in EAST Tokamak using artificial neural network models. Nuclear Fusion. https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1741-4326/ad73e8
结语
人工智能技术的应用为核聚变研究带来了新的曙光，加速了等离子体参数预测，为实现可控核聚变的目标提供了新的可能性。相信随着人工智能技术的不断发展，核聚变研究将取得更加突破性的进展，为人类能源利用开辟新的篇章。
Views: 0