美國能源部最近宣布為包括卡內(nèi)基梅隆大學在內(nèi)的 13 個機構(gòu)的 9 個項目提供 1600 萬美元的資助，這些項目旨在建立開發(fā)聚變能源所需的科學基礎(chǔ)。這些項目的重點是推進創(chuàng)新聚變技術(shù)以及在小規(guī)模實驗和位于圣地亞哥的 DIII-D 國家聚變設(shè)施上的合作研究 ，該設(shè)施是美國最大的托卡馬克裝置。CMU 將在三年內(nèi)收到約 120 萬美元。

美國能源部科學辦公室副主任讓·保羅·阿蘭 (Jean Paul Allin) 表示：“在為聚變能源奠定科學基礎(chǔ)的同時，我們還必須提高現(xiàn)有聚變技術(shù)的成熟度，并探索有可能徹底改變聚變領(lǐng)域的全新創(chuàng)新。”DIII-D的廣泛能力使其成為追求具有巨大潛力但還不夠成熟、無法被私營部門采用的領(lǐng)域的理想設(shè)施。

當氫原子核撞擊或融合在一起時，就會發(fā)生核聚變。這個過程釋放了大量的能量，但要維持在電網(wǎng)所需的水平仍然具有挑戰(zhàn)性。一種產(chǎn)生核聚變的方法是利用磁場在所需的溫度和壓力下容納氫等離子體，以實現(xiàn)核聚變。這個過程發(fā)生在托卡馬克裝置內(nèi)——托卡馬克裝置是一種大型機器，利用磁場將氫等離子體限制在一個稱為環(huán)面的甜甜圈形狀中。遏制等離子體并保持其形狀需要對磁場和額外氫粒子的爆炸進行數(shù)百次微操作。

美國能源部的資金將使機器人研究所的研究教授 Jeff Schneider 和他的團隊能夠繼續(xù)使用機器學習控制聚變反應(yīng)的研究。

去年，施耐德指導(dǎo)的機器學習系博士生 Ian Char 使用強化學習來控制 DIII-D 托卡馬克裝置的氫等離子體。Char 是第一個在備受追捧的機器上進行實驗的卡耐基梅隆大學研究人員，第一個使用強化學習來影響托卡馬克等離子體旋轉(zhuǎn)的人，也是第一個在美國最大的運行托卡馬克機器上嘗試強化學習的人。

施耐德和他的團隊現(xiàn)在將嘗試開發(fā)一種基于機器學習的系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以同時控制氫粒子的注入、等離子體的形狀及其電流和密度。開發(fā)這樣的系統(tǒng)對于 ITER 的發(fā)展至關(guān)重要，ITER 以前稱為國際熱核實驗反應(yīng)堆，這是一個國際核聚變研究項目，將于 2025 年竣工，成為世界上最大的托卡馬克裝置。

“擬議的工作將把機器學習技術(shù)的力量帶到 DIII-D 的等離子體控制中。這將為 ITER 的成功運行奠定基礎(chǔ)，ITER 需要超出當前能力的等離子體控制水平，并且還將擴大對等離子體演化和不穩(wěn)定性的科學認識。”施耐德說。“卡內(nèi)基梅隆大學正在利用其在機器學習方面的專業(yè)知識來幫助全球科學界利用清潔、豐富的新能源。”

與過去一樣，卡內(nèi)基梅隆大學團隊將與普林斯頓等離子體物理實驗室和斯坦福大學 SLAC 國家加速器實驗室合作開展這項工作。