文：Сергей Хуан
成功達成的科學話，核融合有希望提供無限且永續的家成漿乾淨能源。但是功訓工智，只有當我們能夠掌握發生在反應器內的練人複雜物理反應後，才能實現這個很棒的慧核核心還熱夢想。
AI協助核融合
數十年來，融合科學家一直不斷一步一步地接近這個目標，實驗但是中控制比仍舊存有許多挑戰。其中一項核心的太陽阻礙，就是科學要成功地在反應器內控制不穩且超級熱的電漿，但是家成漿一個新方法揭曉了我們能夠如何做到這件事。
在瑞士洛桑聯邦理工學院（École polytechnique fédérale de Lausanne,功訓工智 EPFL）的瑞士電漿中心（Swiss Plasma Center, SPC），與人工智慧（artificial intelligence,練人 AI）研究公司DeepMind的合作下，科學家們使用了深度強化學習（deep reinforcement learning,慧核核心還熱 deep RL）系統，來研究電漿行為上的融合細微差異，以及研究在核融合的托卡馬克（tokamak）中控制電漿。
托卡馬克又稱環磁機，是一種形狀像甜甜圈的設備，會使用放置於反應器周圍的磁線圈，來控制及操控反應器內的電漿。
圖片來源：維基百科公有領域 這並不是一件簡單的平衡動作，因為線圈需要很大量的微調電壓，頻率大概是每秒要數千次，才能成功地讓電漿被侷限於磁場中。所以，若要維持核融合反應，也就是要讓電漿在攝氏數億度（這可是比推估出來約1500萬度的太陽核心還要熱的溫度）上維持穩定的話，就需要複雜且多層次的系統來管理線圈。
然而在新研究中，研究人員們展示一個單一的AI系統，可以完全自己一個人來監督任務。
研究團隊在DeepMind的部落格貼文中解釋說：「藉由使用一個結合了deep RL與模擬環境的學習結構，我們製造了可以同時讓電漿穩定，也可以被用來準確地將電漿塑造成不同形狀的控制器。」
學習過程與結果
為了實現這一壯舉，研究人員在一托卡馬克的模擬器中，訓練了他們的AI系統。在這當中，機器學習系統透過試行錯誤，學習如何掌控將電漿侷限於磁場中的複雜性。訓練完成後，AI移動到下一個階段，將其在模擬器中所學到的東西應用於真實世界中。
藉由控制SPC的托卡馬克可變配置（Tokamak à configuration variable, TCV），RL系統在反應器內將電漿塑造成一系列不同的形狀，包括其中一個從來沒有在TCV中看過的形狀：穩定的「水滴狀」電漿，也就是兩個電漿同時存在於裝置中。
圖片來源：EPFL新聞稿 除了典型的形狀之外，AI也可以產生出進階的電漿結構，例如「負三角形」（negative triangularity）結構或「雪花」結構。
未來展望
如果在未來我們能夠維持核融合反應的話，這每一種表現形式，都有各種不同潛力來收集能量。其中一種由這個系統所控制的「像ITER形狀」的結構，可能對國際熱核融合實驗反應爐（International Thermonuclear Experimental Reactor, ITER）──也就是目前正在法國建造的世界上最大的核融合實驗──的未來研究具有特別的展望。
根據研究人員所述，能夠掌握形成這些電漿的能力，代表RL已經被應用於其中一個最具挑戰性的真實世界系統中，而且能夠建立一個基本的新方向，來告訴我們如何設計真實世界中的托卡馬克。事實上，有些人認為，我們目前正看到的東西，會根本性地改變未來融合反應器中的進階電漿控制系統。
未參與此研究的英國北愛爾蘭貝爾法斯特女王大學（Queen’s University Belfast）的物理學家吉安盧卡．薩里教授（Gianluca Sarri）說：「在我的想法中，這個AI是向前進的唯一方法。存在有這麼多的變數，只要其中一個小小的改變，就能造成最終產出的巨大改變。如果要嘗試以人工方式來達成，那會是一個非常漫長的過程。」
參考資料：
- Dockrill, P., (2022, February 21). Physics Breakthrough as AI Successfully Controls Plasma in Nuclear Fusion Experiment. ScienceAlert
- Degrave, J. et al., (2022, February 16). Magnetic control of tokamak plasmas through deep reinforcement learning. Nature. doi.org/10.1038/s41586-021-04301-9
- 圖片來源：https://www.sciencealert.com/physics-breakthrough-as-ai-successfully-controls-plasma-in-nuclear-fusion-experiment（圖：DeepMind/SPC/EPFL）
本文經明日科學授權刊登，原文刊載於此
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責任編輯：朱家儀
核稿編輯：翁世航