瑞士洛桑聯邦理工學院(EPFL)管理的瑞士等離子體中心(SPC)在等離子體物理學和等離子體控制方法方面擁有幾十年的經驗。DeepMind是一家在2014年被Google收購的科學發現公司，致力于 “解決智能問題，推動科學和人類發展”。他們共同開發了一種基于深度強化學習的新的等離子體磁控制方法，并在SPC的托卡馬克研究設施TCV中首次將其應用于真實世界的等離子體。他們的研究剛剛發表在《 自然 》雜志上。

托卡馬克是用于進行核聚變研究的甜甜圈形狀的設備，SPC是世界上少數幾個擁有一個正在運行的研究中心之一。這些設備利用強大的磁場將等離子體限制在極高的溫度下--數億攝氏度，甚至比太陽核心還要熱--以便在氫原子之間發生核聚變。核聚變釋放的能量正在被研究用于發電。SPC的托卡馬克裝置的獨特之處在于它允許各種等離子體配置，因此它被稱為可變配置托卡馬克(TCV)。這意味著科學家可以用它來研究限制和控制等離子體的新方法。一個等離子體的配置與它的形狀和在設備中的位置有關。

托卡馬克裝置通過一系列磁線圈形成和維持等離子體，這些磁線圈的設置，特別是電壓，必須得到仔細控制。否則，等離子體可能會與容器壁發生碰撞并惡化。為了防止這種情況發生，SPC的研究人員在TCV托卡馬克中使用之前，首先在一個模擬器上測試他們的控制系統配置。“我們的模擬器是基于20多年的研究，并不斷地更新，”SPC的科學家和該研究的共同作者Federico Felici說。“但即便如此，仍然需要長時間的計算來確定控制系統中每個變量的正確值。這就是我們與DeepMind的聯合研究項目的意義所在。”

DeepMind的專家們開發了一種可以創建和維護特定等離子體配置的人工智能算法，并在SPC的模擬器上對其進行訓練。

DeepMind也從這個聯合研究項目中得到了很多，說明了采取多學科方法對雙方的好處。DeepMind的高級研究工程師、該研究的共同作者Brendan Tracey說：“與SPC的合作推動了我們改進強化學習算法，并因此可以加速融合等離子體的研究。”

這個項目應該為EPFL尋求與外部組織的其他聯合研發機會鋪平道路。Fasoli說：“我們總是對創新的雙贏合作持開放態度，在這種合作中我們可以分享想法和探索新的觀點，從而加快技術發展的步 伐。”

關鍵詞： 等離子體 控制方法 核聚變研究 研究中心