瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）管理的瑞士等离子体中心（SPC）在等离子体物理学和等离子体控制方法方面拥有几十年的经验。DeepMind是一家在2014年被Google收购的科学发现公司，致力于 “解决智能问题，推动科学和人类发展”。 他们共同开发了一种基于深度强化学习的新的等离子体磁控制方法，并在SPC的托卡马克研究设施TCV中首次将其应用于真实世界的等离子体。 他们的研究刚刚发表在《 自然 》杂志上。

托卡马克是用于进行核聚变研究的甜甜圈形状的设备，SPC是世界上少数几个拥有一个正在运行的研究中心之一。这些设备利用强大的磁场将等离子体限制在极高的温度下--数亿摄氏度，甚至比太阳核心还要热--以便在氢原子之间发生核聚变。核聚变释放的能量正在被研究用于发电。SPC的托卡马克装置的独特之处在于它允许各种等离子体配置，因此它被称为可变配置托卡马克（TCV）。这意味着科学家可以用它来研究限制和控制等离子体的新方法。一个等离子体的配置与它的形状和在设备中的位置有关。

托卡马克装置通过一系列磁线圈形成和维持等离子体，这些磁线圈的设置，特别是电压，必须得到仔细控制。否则，等离子体可能会与容器壁发生碰撞并恶化。为了防止这种情况发生，SPC的研究人员在TCV托卡马克中使用之前，首先在一个模拟器上测试他们的控制系统配置。“我们的模拟器是基于20多年的研究，并不断地更新，”SPC的科学家和该研究的共同作者Federico Felici说。“但即便如此，仍然需要长时间的计算来确定控制系统中每个变量的正确值。这就是我们与DeepMind的联合研究项目的意义所在。”

DeepMind的专家们开发了一种可以创建和维护特定等离子体配置的人工智能算法，并在SPC的模拟器上对其进行训练。

DeepMind也从这个联合研究项目中得到了很多，说明了采取多学科方法对双方的好处。DeepMind的高级研究工程师、该研究的共同作者Brendan Tracey说：“与SPC的合作推动了我们改进强化学习算法，并因此可以加速融合等离子体的研究。”

这个项目应该为EPFL寻求与外部组织的其他联合研发机会铺平道路。Fasoli说：“我们总是对创新的双赢合作持开放态度，在这种合作中我们可以分享想法和探索新的观点，从而加快技术发展的步   伐。”

【来源：cnBeta.COM】

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