新突破！普林斯顿大学实现AI 毫秒内识别聚变反应堆内部隐藏安全区

人工智能正在为清洁聚变能源的实现扫除关键技术障碍。普林斯顿等离子体物理实验室、联邦聚变系统公司和橡树岭国家实验室联合开发的HEAT-ML人工智能系统，能够在毫秒内识别聚变反应堆内部的"磁阴影"安全区域，将原本需要30分钟的复杂计算缩短到几乎瞬间完成。这一突破为加速聚变反应堆设计和实现商业化聚变发电奠定了重要基础。

聚变反应堆的生存挑战

聚变反应作为太阳和恒星的能量源泉，被视为人类获得无限清洁电力的终极解决方案。然而，要在地球上驾驭这一过程面临着极端的技术挑战。在托卡马克聚变装置中，等离子体被强大的磁场约束，其温度甚至超过太阳核心，达到数亿摄氏度。

艺术家对聚变容器内部的诠释，其中一些内表面直接暴露在等离子体中。一些区域位于其他部件的“磁阴影”中，因此被磁屏蔽，免受等离子体的高温影响。图片来源：Kyle Palmer / PPPL 通讯部

这种极端高温对反应堆材料构成了严峻考验。面向等离子体的组件可能因直接接触高温等离子体而熔化或损坏，导致反应堆被迫停运。因此，准确预测热量分布并找到设备内部的安全区域，成为聚变能源走向实用化的关键技术难题。

普林斯顿等离子体物理实验室副研究员多梅尼卡·科罗纳·里维拉指出："托卡马克装置面向等离子体的部件可能会与等离子体接触，等离子体温度非常高，可能会熔化或损坏这些部件。最糟糕的情况是，你不得不停止运行。"这种设备损坏不仅会造成巨大的经济损失，更会延缓聚变能源的商业化进程。

在这种极端环境中，某些区域因为被其他组件遮挡而形成"磁阴影"，这些区域能够避免直接承受等离子体的强烈热量冲击。精确识别这些安全港对于反应堆的安全运行至关重要。

从30分钟到毫秒的计算革命

传统的磁阴影计算依赖名为HEAT（热通量工程分析工具包）的开源程序。该程序通过追踪组件表面的磁力线，判断这些磁力线是否与托卡马克装置内部的其他部分相交，从而确定哪些区域处于"阴影"保护之下。

然而，这种计算方法存在严重的效率瓶颈。追踪磁力线并找到它们与复杂3D机器几何结构的交点是一个极其耗时的过程，单次模拟通常需要约30分钟，对于某些复杂几何形状甚至需要更长时间。这种计算速度严重制约了聚变系统的设计优化和实时控制。

HEAT-ML的出现彻底改变了这一局面。这套基于深度神经网络的人工智能系统使用约1000个SPARC模拟数据库进行训练，学习如何快速计算阴影掩模。通过模式识别和机器学习算法，HEAT-ML将计算时间从30分钟压缩到几毫秒，实现了超过百万倍的速度提升。

普林斯顿等离子体物理实验室数字工程主管迈克尔·丘吉尔表示："这项研究表明，你可以利用现有代码创建一个人工智能替代品，从而加快你获得有用答案的速度，并且在控制和情景规划方面开辟了有趣的途径。"

SPARC项目：聚变能源的里程碑

HEAT-ML系统是专门为模拟SPARC托卡马克装置而开发的。SPARC是由联邦聚变系统公司正在建造的突破性聚变装置，该公司雄心勃勃地计划在2027年实现净能量增益，即产生的能量超过消耗的能量。这将是人类首次在可控聚变反应中实现能量盈余，标志着聚变能源从科学实验向商业应用的历史性跨越。

为了应对这一巨大挑战，研究团队将注意力集中在SPARC内部等离子体热排放最强烈的区域——位于机器底部附近、占地15块瓦片的排气系统受热最多部分。这一区域的材料面临着最严酷的工作环境，需要最精确的热量分布预测和保护策略。

目前，HEAT-ML系统与SPARC排气系统的具体设计紧密相关，仅适用于该托卡马克装置的特定部分。但研究团队的目标远不止于此，他们正在努力扩展系统功能，使其能够适用于任何形状和尺寸的排气系统，以及托卡马克装置内部其他面向等离子体的组件。

实时控制与未来应用前景

HEAT-ML的高速计算能力为聚变反应堆的实时控制开辟了全新可能性。传统的30分钟计算时间使得实时调整和优化变得不可能，而毫秒级的响应速度意味着系统可以根据等离子体状态的实时变化，动态调整磁场配置和等离子体参数，从而在潜在问题发生之前就将其化解。

这种实时控制能力对于聚变能源的商业化至关重要。商业聚变电站需要持续稳定运行，任何非计划停机都会造成巨大经济损失。通过AI系统的实时监控和预测，运营商可以提前识别风险，采取预防措施，确保反应堆的安全高效运行。

此外，HEAT-ML还为未来聚变系统设计提供了强大工具。设计师可以利用这一系统快速评估不同设计方案的热保护性能，优化组件布局，提高材料利用效率。这种设计优化能力将大大缩短新型聚变装置的研发周期，加速聚变技术的成熟。

产学研合作的成功典范

HEAT-ML项目体现了产学研深度合作的巨大价值。联邦聚变系统公司作为私营企业带来了明确的商业目标和工程实践经验，普林斯顿等离子体物理实验室和橡树岭国家实验室贡献了深厚的科研实力和技术积累，美国能源部提供了政策支持和资金保障。

这种合作模式将基础科学研究与工程应用紧密结合，确保了技术创新能够快速转化为实际应用。丘吉尔指出，这类软件还可以通过调整等离子体，在聚变操作过程中做出正确决策，展现了AI技术在聚变能源领域的巨大潜力。

随着HEAT-ML技术的不断完善和推广，人类距离实现商业化聚变发电的梦想又近了一步。这一突破不仅为解决能源危机提供了新的希望，也为应对气候变化挑战贡献了重要的技术支撑。