圣地亚哥能源研究中心的副研究科学家 Dmitri Orlov 表示 ， 「托卡马克装置越复杂 ， 性能越高 ， 就越需要通过越来越高的可靠性和准确性来控制更多数量 。 」AI 控制的托卡马克装置可以通过优化 ， 以控制热量从反应中转移到容器壁上 ， 并防止破坏性的「等离子体不稳定性」 。 反应堆本身可以重新设计 ， 以利用强化学习所提供的更严格控制 。
最终 ， Ambrogio Fasoli 认为 ， 与 DeepMind 的合作可以让研究人员突破界限 ， 加速通往聚变能量的漫长旅程 。 人工智能将赋能我们探索人类无法探索的东西 ， 因为我们可以使用自己不敢冒险的控制系统来达到目标 。 「如果我们确定自己有一个控制系统 ， 让我们接近极限但不会超出极限 ， 则实际上可以用来探索那些不存在的可能性 。 」
参考链接：
https://www.wired.com/story/deepmind-ai-nuclear-fusion/
—版权声明—
来源：机器之心 ， 编辑：nhyilin
仅用于学术分享 ， 版权属于原作者 。
若有侵权 ， 请联系微信号:Eternalhui或nhyilin删除或修改！
—THE END—
? 50张动图带你走进神奇的物理生物化学世界 ， 超震撼！
? 重返数学史的黄金时代 ， 由数学推动诞生的人工智能 ， 一部人类智慧形成的历史
? 高等数学和数学分析教材推荐及学习方法浅谈
? 艺术中蕴含的数学原理
? 物理学四大神兽 ， 除了“薛定谔的猫”, 你还知道哪几个？
? 法国数学长盛不衰的历史渊源