2.3 AI 驱动下的核聚变：AI赋能精确控制，加速发展u AI在核聚变中运用广泛：1)模拟和预测：AI可以用于模拟和预测核聚变反应的行为。通过对已知反应的数据进行训练，可以开发出能够预测和优化核聚变反应的AI模型。2)实时监测和控制：通过使用机器学习算法，可以从传感器数据中提取有用的信息，例如温度、压力和辐射水平，并用这些信息来控制反应堆的运行参数。3)数据分析和处理：通过使用机器学习算法，可以从数据中发现聚变反应隐藏的模式和趋势。4)聚变反应堆设计：通过使用机器学习算法，可以优化反应堆的几何形状和运行参数，以提高聚变反应的效率和稳定性。u AI加快聚变实验进程。2022年2月，DeepMind与瑞士洛桑联邦理工学院的合作展示了利用AI在所有放电实验阶段实现精确的等离子体控制的潜力。2024年2月，普林斯顿团队通过训练神经网络，提前300毫秒就预测了核聚变中的等离子不稳定态（这个时间足够约束磁场调整应对等离子体的逃逸），可控核聚变实现新突破。2024年10月，普林斯顿等离子体物理实验室开发出的突破性的AI模型将等离子体加热预测速度提高了1000万倍。AI控制核聚变的学习控制和训练架构件AI对核聚变研发进程提速示意图资料来源：DeepTech深科技，科技导报，新智元，瀚海聚能，华金证券研究所请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明11
