中科院团队开发AI系统：为聚变反应堆安全运行提供关键技术突破

健康生活 2025年07月23日 18:02 1 admin

中国科学院合肥物质科学研究院孙有文教授团队成功开发出两套创新的人工智能系统，专门用于提升聚变能实验的安全性和效率。这一技术突破为解决聚变反应堆面临的关键挑战提供了重要工具，标志着人工智能在可控核聚变领域的应用迈出了重要一步。

聚变能被誉为人类能源的终极解决方案，能够提供几乎无限的清洁能源。然而，要实现聚变反应堆的商业化运行，必须解决两个核心技术难题：避免可能损坏反应堆的危险破裂现象，以及精确控制等离子体约束状态以维持高性能运行。针对这些挑战，中科院团队开发的AI系统展现出显著的技术优势和应用潜力。

研究成果已分别发表在《核聚变》和《等离子体物理与受控聚变》两大权威期刊上，为聚变能研究领域提供了重要的技术参考。这些系统不仅在实验验证中表现出色，更重要的是为未来聚变反应堆的智能化控制奠定了基础。

用于等离子体约束状态自动识别的多任务学习神经网络（MTL-NN）架构图。图片来源：邓国宏

破裂预测系统实现毫秒级预警

第一套AI系统专门用于破裂预测，采用可解释的决策树模型来识别破裂的早期预警信号。破裂是聚变反应堆运行中最危险的现象之一，这种突然而剧烈的事件能够在瞬间对反应堆造成严重损坏，甚至导致整个系统停机。

该系统的创新之处在于其针对"锁模"触发的破裂进行专门优化。锁模是等离子体中常见的不稳定现象，往往是破裂事件的前兆。与传统的"黑箱"AI模型不同，这套系统不仅能够提供预测结果，还能解释导致预警的具体物理信号，这种可解释性对于操作人员理解和应对潜在威胁至关重要。

在实验验证中，该系统表现出卓越的性能指标。破裂早期检测的成功率达到94%，平均在破裂发生前137毫秒发出预警。这个时间窗口虽然看似短暂，但对于聚变反应堆的操作而言已经足够关键，能够为操作人员提供采取紧急措施的宝贵时间。

毫秒级的预警能力代表了该领域的重大技术进步。传统的破裂预测方法往往依赖于物理模型和经验判断，响应时间较长且准确性有限。而AI驱动的预测系统能够实时处理大量传感器数据，快速识别复杂的模式变化，从而实现更加精确和及时的预警。

等离子体状态监测达到新水平

第二套AI系统是基于多任务学习模型的等离子体状态监测工具，能够同时执行多项关键监测任务。该系统可以识别不同的运行模式，如L模式和H模式，同时检测边界局域化模式，这种一体化设计显著提升了监测的速度和准确性。

在聚变反应堆中，等离子体的约束状态直接影响聚变反应的效率和稳定性。H模式通常具有更好的能量约束性能，是理想的运行状态，而边界局域化模式的出现则可能影响等离子体的稳定性。准确识别和监测这些状态对于优化反应堆性能至关重要。

该系统在实时等离子体状态分类方面达到了96.7%的成功率，这一指标远超传统的分离式模型。多任务学习的优势在于能够利用不同任务间的相关性，通过共享特征表示来提升整体性能。这种方法不仅提高了准确性，还减少了计算资源的消耗，为实时应用提供了有力支撑。

智能化控制的未来前景

这两套AI系统的成功开发标志着聚变能研究向智能化控制迈出了重要一步。它们不仅为当前的实验环境提供了更安全的操作保障，还为理解复杂的等离子体动力学提供了宝贵见解。

智能化控制系统在聚变反应堆中的应用前景广阔。未来的商业化聚变电站需要能够自主运行数天甚至数周，而人工干预应该降到最低。这就要求控制系统具备高度的智能化水平，能够实时监测反应堆状态，预测潜在问题，并自动采取相应措施。

中科院团队的研究为这一目标的实现提供了重要的技术基础。通过将可解释AI与多任务学习相结合，他们展示了如何在保持高性能的同时，确保系统的可靠性和可理解性。这种平衡对于安全关键的核能应用尤为重要。

从全球聚变能研究的角度来看，这一成果具有重要意义。国际热核聚变实验反应堆ITER项目以及各国的聚变研究计划都面临类似的技术挑战。中国研究团队开发的AI解决方案不仅推进了国内聚变能技术的发展，也为国际合作提供了有价值的技术贡献。

随着人工智能技术的不断发展和聚变物理理解的深入，未来有望开发出更加先进的智能控制系统。这些系统将能够处理更复杂的物理现象，提供更精确的预测，并实现更高程度的自动化操作。

该研究代表了多学科交叉融合的成功范例，展示了人工智能技术在解决重大科学技术挑战中的巨大潜力。随着这些技术的进一步完善和推广应用，人类离实现清洁、安全、可持续的聚变能源目标又近了一步。

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