核聚變的焦點(diǎn)一直是關(guān)于產(chǎn)生清潔可靠的能源。然而，使其成為現(xiàn)實(shí)的關(guān)鍵可能不是磁鐵和等離子體，而是數(shù)據(jù)——它是如何產(chǎn)生、模擬和解釋的。每個(gè)實(shí)驗(yàn)都會(huì)產(chǎn)生大量的信息：數(shù)兆字節(jié)的等離子體讀數(shù)、磁場(chǎng)圖和熱通量測(cè)量值。對(duì)于舊模型來(lái)說(shuō)，這是一場(chǎng)過(guò)于強(qiáng)大的洪水。將其轉(zhuǎn)化為理解，開始感覺(jué)更像是一個(gè)人工智能問(wèn)題，而不是物理問(wèn)題。

這就是DeepMind和Commonwealth Fusion Systems（CFS）之間的新伙伴關(guān)系。CFS是麻省理工學(xué)院開發(fā)緊湊型SPARC反應(yīng)堆的子公司，希望證明受控聚變最終可以產(chǎn)生比消耗更多的能量。DeepMind的工作是努力實(shí)現(xiàn)這一愿景——不是通過(guò)構(gòu)建硬件，而是通過(guò)訓(xùn)練機(jī)器讀取、預(yù)測(cè)和控制微型聚變核心內(nèi)部的情況。

此次合作的焦點(diǎn)是TORAX，一個(gè)由DeepMind開發(fā)的可微分物理模擬器，以及一組從合成等離子體數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型。他們共同創(chuàng)建了一個(gè)閉環(huán)系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用可以大規(guī)模生成的合成模擬進(jìn)行訓(xùn)練。預(yù)測(cè)等離子體的行為，確定哪些調(diào)整使其保持穩(wěn)定，并將這些知識(shí)反饋到CFS的實(shí)驗(yàn)中。簡(jiǎn)單地說(shuō)，這是一種旨在保持等離子體穩(wěn)定性的人工智能控制架構(gòu)——沒(méi)有一個(gè)聚變反應(yīng)堆能夠維持足夠長(zhǎng)的時(shí)間來(lái)獲得凈能量。

一切都?xì)w結(jié)為控制?？刂频入x子體就是試圖控制液體閃電。每一個(gè)磁脈沖或溫度變化都會(huì)通過(guò)數(shù)十個(gè)其他變量發(fā)送沖擊波，從而形成一個(gè)反饋回路網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了驚人的復(fù)雜性和速度——對(duì)任何人來(lái)說(shuō)都太快了，無(wú)法實(shí)時(shí)跟蹤。DeepMind面臨的挑戰(zhàn)是使這種混亂清晰可辨——將原始傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化信號(hào)，使機(jī)器能夠比任何工程師更快地做出響應(yīng)。

TORAX模擬了合成數(shù)據(jù)集，說(shuō)明了等離子體在數(shù)百萬(wàn)種潛在配置中的行為。然后，強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型篩選這些數(shù)據(jù)，尋找保持SPARC等離子體平衡和生產(chǎn)力的組合。

當(dāng)實(shí)際的傳感器數(shù)據(jù)開始輸入時(shí)，系統(tǒng)會(huì)將實(shí)際發(fā)生的情況與其預(yù)測(cè)進(jìn)行比較，并開始學(xué)習(xí)。模型和機(jī)器在多次運(yùn)行中一起進(jìn)化——這是一個(gè)自適應(yīng)數(shù)據(jù)系統(tǒng)，它不僅是對(duì)融合的描述，而且學(xué)會(huì)了保持融合的活力。

CFS物理運(yùn)營(yíng)高級(jí)經(jīng)理Devon Battaglia表示：“TORAX是專業(yè)領(lǐng)域的一款尖端開源等離子體模擬器，為我們創(chuàng)建和維護(hù)SPARC模擬環(huán)境節(jié)省了大量工時(shí)?！薄艾F(xiàn)在，了解等離子體在不同條件下的行為是我們工作的一個(gè)重要方面?！?/p>

DeepMind表示：“將我們的人工智能技術(shù)與CFS的尖端實(shí)驗(yàn)硬件相結(jié)合是一項(xiàng)自然而令人興奮的合作，我們希望這將為科學(xué)帶來(lái)新的機(jī)遇?！?/p>

但這個(gè)故事還有另一個(gè)層面。這不僅僅是為了讓核聚變發(fā)揮作用，也是為了更廣泛地增加人工智能和能源的重疊。隨著模型的增長(zhǎng)和數(shù)據(jù)中心消耗更多的電力，科技公司正在害怕漸進(jìn)式進(jìn)步的日子。他們正在考慮長(zhǎng)期能源供應(yīng)。

這就是DeepMind背后的母公司谷歌投資CFS 8.63億美元B2輪融資目的之一，并同意根據(jù)未來(lái)的購(gòu)電協(xié)議從其位于弗吉尼亞州的第一座商業(yè)聚變工廠購(gòu)買200兆瓦的電力。DeepMind的融合研究并不存在于泡沫中；它為谷歌用無(wú)碳能源為其基礎(chǔ)設(shè)施供電的更廣泛倡議提供了支持。

從技術(shù)上講，這是有道理的。聚變反應(yīng)堆是人類建造過(guò)的最復(fù)雜的機(jī)器之一。數(shù)千個(gè)變量——磁場(chǎng)、燃料噴射和排氣、等離子體密度——可以控制，但它們會(huì)不斷地、不可預(yù)測(cè)地相互作用。工程師們打趣說(shuō)，“人類轉(zhuǎn)動(dòng)的旋鈕太多了?！边@正是強(qiáng)化學(xué)習(xí)旨在解決的問(wèn)題：一個(gè)通過(guò)運(yùn)行數(shù)百萬(wàn)個(gè)模擬場(chǎng)景來(lái)學(xué)習(xí)的系統(tǒng)，直到找到有效的場(chǎng)景。

Deepmind分享道：“使用TORAX結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)或AlphaEvolve等進(jìn)化搜索方法，我們的人工智能代理可以在模擬中探索大量潛在的操作場(chǎng)景，快速識(shí)別產(chǎn)生凈能量的最有效和最穩(wěn)健的路徑?！薄斑@可以幫助CFS專注于最有前景的策略，從第一天開始就增加成功的可能性，甚至在SPARC完全調(diào)試和滿功率運(yùn)行之前?！?/p>

當(dāng)滿功率運(yùn)行時(shí)，SPARC將在其內(nèi)壁附近的微小體積內(nèi)產(chǎn)生非凡的熱量。為該模型的排氣蓋上蓋子需要在毫秒內(nèi)進(jìn)行磁性調(diào)整，這是DeepMind的人工智能代理現(xiàn)在正在學(xué)習(xí)的。初步模擬表明，他們可以學(xué)會(huì)將熱負(fù)荷分散到反應(yīng)堆內(nèi)壁或分流器上，幫助材料保持在安全的熱限值內(nèi)。

以前的模擬器是用較舊的語(yǔ)言編寫的，而TORAX是用JAX編碼的，并在GPU上運(yùn)行。這意味著它可以并行進(jìn)行數(shù)百萬(wàn)次快速、可微分的模擬，將高能物理學(xué)與已經(jīng)成為當(dāng)今機(jī)器學(xué)習(xí)研究基礎(chǔ)的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施相結(jié)合。

DeepMind的團(tuán)隊(duì)表示，這僅僅是個(gè)開始。他們寫道：“我們正在為人工智能成為未來(lái)聚變發(fā)電廠中心的智能自適應(yīng)系統(tǒng)奠定基礎(chǔ)。”如果這一愿景實(shí)現(xiàn)，聚變反應(yīng)堆可能不再依賴物理學(xué)家轉(zhuǎn)動(dòng)旋鈕——它們可以更像自我優(yōu)化軟件一樣運(yùn)行，根據(jù)新數(shù)據(jù)不斷重新校準(zhǔn)，隨著每一個(gè)脈沖學(xué)習(xí)，使聚變科學(xué)更接近成為能源現(xiàn)實(shí)。

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