人工智能用于实时预测和操控聚变等离子体行为 - 等离子体控制组

普林斯顿大学等离子体控制组的内容深入探讨了机器学习（ML）在托卡马克中实时控制和预测聚变等离子体行为方面的尖端应用。它介绍了一种新颖的ML方法，用于多模式超分辨率，可以揭示诊断之间的隐藏相互关系，增强对复杂等离子体现象（如边缘局部模式ELMs）的理解。这一突破使得可以实验验证理论模型，并可能彻底改变未来聚变反应堆（包括ITER）的ELM抑制策略的发展。 此外，内容讨论了机器学习在托卡马克中实时剖面控制的应用，旨在通过执行器调整来简化实现所需等离子体状态的过程。它还强调了ML模型在检测和分类等离子体核心内不稳定性方面的成功应用，命中率高达约90%。 此外，该组正在开拓基于ML的合成诊断方法，可以克服未来聚变反应堆中诊断数据收集的限制。内容还涉及托卡马克输运模型的交叉验证和验证，强调了可靠预测对托卡马克的发展和运行的重要性。 最后，它提出了一种用于稳定引流器辐射分离的机器学习算法，可以快速调整执行信号，以防止对托卡马克组件造成损害。 对于那些对人工智能和等离子体物理学交叉领域感兴趣的人来说，这些内容展示了ML如何正在改变聚变能源研究领域，对未来清洁能源生产可能产生影响。- 多模态超分辨率方法可以应用于聚变等离子体研究，揭示隐藏的物理现象。 - 识别诊断之间的隐藏相互关系可以填补信息缺失的空白。 - 该方法有助于稳定等离子体中的边缘局部模式（ELM），保护反应堆壁面。 - 机器学习模型可用于实时控制等离子体参数。 - 高分辨率诊断可监测等离子体行为并进行机器学习预测。 - 数据驱动方法可合成诊断信号，解决诊断限制问题。 - 验证和验证过程可提高托卡马克输运模型的可靠性。 - 程序可通过碳III杂质发射前沿代理实现稳定的分流器分离。