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美国PACMAN人工智能框架实现聚变等离子体毫秒级控制

美国能源部普林斯顿等离子体物理实验室 (PPPL) 与普林斯顿大学 (Princeton University) 研究人员开发的PACMAN人工智能框架，已在真实聚变实验系统中完成五项实验验证。该框架可在约20毫秒内完成数据处理、状态预测和控制指令输出，用于应对聚变等离子体中快速发展的不稳定性。这是艺术家对PACMAN融合系统人工智能框架的诠释。(插图来源：Kyle Palmer / PPPL通信部)PACMAN全称为基于机器学习的预测与控制。相关设计和初步实验结果已发表于...

2026-09-03

机器学习框架可预测DIII-D聚变装置线圈微位移

美国能源部 (DOE) 托马斯·杰斐逊国家加速器设施 (Thomas Jefferson National Accelerator Facility, Jefferson Lab) 研究人员及合作团队开发出一种机器学习框架，可在下一次实验开始前预测聚变装置关键硬件的微小变化。该方法面向位于圣地亚哥的DIII-D国家聚变装置 (DIII-D National Fusion Facility)，相关成果已发表在《机器学习及其应用》期刊上。DIII-D国家聚变装置托卡马克内部结构。(图片由通用原子公司提供)DIII-D是一种托卡马...

2026-08-17

索菲利奥启动聚变平衡挑战赛，开放DIII-D与MAST实验数据集

8月11日，索菲利奥 (Sophelio) 启动聚变平衡挑战赛(Fusion Equilibrium Challenge)。该赛事已被纳入2026年神经信息处理系统大会 (NeurIPS) 竞赛轨道，是首个进入该竞赛轨道的聚变能源相关挑战赛。本次挑战赛由索菲利奥联合DIII-D国家聚变设施 (DIII-D National Fusion Facility)、英国原子能管理局 (UKAEA) FAIR-MAST项目以及德克萨斯大学奥斯汀分校聚变研究所 (IFS) 共同举办，数据托管于Hugging Face平台。赛事面向全球机器学习社区，要...

2026-08-12

美国DIII-D国家聚变设施完成升级改造

近日，据外媒报道称：美国DIII-D国家聚变设施已完成为期8个月的重大升级，全面提升了性能，进一步巩固其作为世界上最灵活和最强大的磁约束聚变研究设施之一的地位，并有助于弥合当前实验、首批聚变中试电厂和未来聚变反应堆之间的关键物理差距。在从2023年7月开始的升级改造期间，该设施增强了等离子体控制系统，提高了实时控制和分析能力;安装了一系列新诊断仪器，能够对等离子体特征进行更精确测量;升级了加热和电流驱动系统，能够更好的创建和驱动...

2024-05-13