AI驾驭亿度「人造太阳」 ，核聚变工程的「炼丹师」

文 | 秦明；封面来源 ｜Pinterest；首发 | 百工驿

有一种能源，它清洁高效、几乎取之不尽，用之不竭，能够解决人类的能源危机，它就是核聚变。

核聚变，被称为“人造太阳”，因为它模拟了太阳内部产生能量的原理——将两个较轻的原子核结合成一个较重的原子核，同时释放出巨大的能量。核聚变几乎不产生放射性废料，且燃料（如氘和氚）在地球上储量丰富。

然而，要实现可控核聚变并非易事。其中最核心的装置之一就是「托卡马克」（Tokamak），这个名字来源于俄语，意为“环形磁约束真空室”。它是一个甜甜圈状的“磁笼子”，用来约束上亿摄氏度高温的等离子体。等离子体是物质的第四态，可以简单理解为被剥离了电子的原子核和自由电子组成的“带电气体”。

在托卡马克中，等离子体的温度（1-2亿摄氏度）甚至比太阳中心（约1500万摄氏度）还要高，但它却不能接触到装置的内壁，否则会瞬间冷却并损坏设备。因此，如何精确、稳定地控制这团等离子体，使其在磁场中乖乖地悬浮起来，成为了核聚变工程中最大的挑战之一。

传统的控制方法在面对等离子体瞬息万变、复杂多样的形态时，显得力不从心，需要耗费巨大的人力物力进行设计和调试，而且往往难以达到理想的控制效果。人工智能的出现，或许为这一领域带来了曙光。

发表在Nature的一篇文章《Magnetic control of tokamak plasmas through deep reinforcement learning》（通过深度强化学习对托卡马克等离子体的磁控）研究显示，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）技术的介入，正在以前所未有的方式，革新着核聚变等离子体的控制。本文将深入探讨AI如何在核聚变工程中，驾驭亿度「人造太阳」，并向我们展示AI在解决复杂工程问题上的巨大价值和无限潜力。

01 难以驾驭的等离子体

在托卡马克装置中，核聚变反应的燃料是等离子体。温度高达上亿摄氏度的等离子体，远超地球上任何已知材料的熔点。因此，等离子体必须被精确地约束在真空室中央，不能与容器壁发生接触。

实现这一目标的关键在于强大的磁场，这些磁场由托卡马克装置外部的线圈产生，形成一个无形的“磁笼子”，将等离子体牢牢地“锁”在其中。

然而，这团“果冻”般的等离子体并非温顺之物。它内部充满了复杂的物理现象，例如湍流、不稳定性等，这些都可能导致等离子体形态的快速变化，甚至突然崩溃，从而中断聚变反应。这就对磁场控制提出了极其严苛的要求。

第一，磁场需要以极高的精度和速度进行调整，以应对等离子体瞬息万变的状态。任何微小的偏差都可能导致等离子体失稳。

第二，托卡马克装置通常有数十个甚至上百个磁线圈，它们产生的磁场相互耦合，共同作用于等离子体。这意味着控制系统需要同时协调多个输入和输出，这是一个典型的高维度复杂控制问题。

第三，等离子体的行为是非线性的，难以用简单的数学模型精确描述。同时，实验过程中还存在各种不确定性，如传感器噪声、执行器延迟、设备老化等，这些都给控制带来了巨大挑战。

第四，为了维持等离子体的稳定，控制系统必须在毫秒甚至微秒级别的时间尺度内做出响应和调整，这对于传统计算和控制方法来说几乎是不可能完成的任务。

在传统的等离子体控制方法中，整个控制过程主要建立在物理学家和工程师的专业经验、成熟的理论模型以及大量的试错实验基础之上。这种方法虽然经过多年发展已相对成熟，但存在诸多固有的局限性。

首先，传统方法需要研究人员基于对等离子体物理的深入理解，手动设计多套极为复杂的反馈控制算法。这些算法通常是为特定的等离子体形态和特定的运行条件量身定制的，缺乏通用性。算法的设计过程不仅需要扎实的理论基础，还要求研究人员具备丰富的实践经验，能够将复杂的物理现象转化为可执行的控制逻辑。

其次，在实际操作层面，每一个磁线圈的电流和电压参数都必须经过精密的理论计算和反复的实验验证才能确定。这个参数优化过程异常繁琐，不仅消耗大量的时间和人力资源，更要求操作人员具备极高的专业知识水平。任何微小的参数偏差都可能导致控制效果的显著差异，因此整个调试过程必须格外谨慎和细致。

最后，传统控制方法最大的弱点在于其适应性极差。当等离子体的形态发生变化，或者实验的运行条件需要调整时，原有的控制算法往往无法继续发挥作用，必须重新进行设计和参数调整。这种局限性严重制约了核聚变实验的整体效率，同时也极大地阻碍了研究人员探索新型等离子体配置的能力，从而影响了整个领域的技术进步和创新发展。

正是这些严峻的挑战，使得核聚变研究的进展缓慢，也让“人造太阳”的梦想似乎遥不可及。然而，AI的到来，正在逐渐改变这一切。

02 深度强化学习DRL的介入

DeepMind，这家以开发AlphaGo而闻名的AI公司，与瑞士等离子体中心（Swiss Plasma Center）的科学家们强强联手，将DRL技术引入托卡马克等离子体控制，取得了突破性的进展，并将其成果发表在顶级科学期刊Nature上。

深度强化学习是如何做到这一点，我们可以将其类比为一个AI学徒（即DRL算法）在虚拟驾驶舱中，反复练习驾驶“人造太阳”的过程。AI学徒通过与托卡马克模拟器进行大量交互，不断尝试不同的控制策略，并根据教练（即奖励函数）的评分标准来优化自己的“驾驶技能”。通过这种“试错学习”的方式，AI学徒逐渐掌握了驾驭精髓。

AI在核聚变控制领域展现出的驾驭精髓，主要体现在四个关键方面，每一个都代表了技术上的重大突破。

第一个突破是高维度、高频率闭环控制能力的极致体现。

传统的托卡马克控制系统通常由多个相互独立的控制器模块组成，每个控制器只负责处理一部分功能，整个系统需要大量的人工协调和调试。相比之下，DeepMind开发的AI控制器是一个高度集成的统一神经网络系统。这个系统能够同时接收和处理来自托卡马克装置的数十个传感器的实时数据，实现高维度输入的并行处理。

更令人惊叹的是，它能够以每秒上万次的超高频率，即10千赫兹的控制频率，精确输出对19个磁线圈的控制指令。这种端到端的闭环控制能力，使得AI能够实时、协同地调整复杂的磁场结构，实现对等离子体位置、电流分布和形状的毫秒级精确控制。

第二个突破是自主学习与超强适应性能力。

深度强化学习的革命性优势在于其强大的自主学习能力。AI系统无需被人工告知任何具体的控制规则或物理约束，它完全通过与高保真模拟环境的大量交互，自主探索和发现最优的控制策略。这种学习方式赋予了AI强大的泛化能力，即使面对前所未见的复杂等离子体形态，AI也能够通过其内在的适应机制，快速调整并找到有效的控制方法。

研究论文中详细展示了AI成功控制多种极其复杂等离子体形态的实际案例：它成功稳定了具有极强垂直不稳定性的高拉长等离子体，精确维持了具有优异约束性能的负三角形等离子体，准确控制了有助于分散等离子体与器壁相互作用的”雪花”状等离子体，甚至实现了同时维持两个独立”液滴”状等离子体的前所未有的复杂控制挑战。

第三个突破是”零样本”迁移学习的技术奇迹。

这是最令科学界震撼的成就之一，是AI在计算机模拟器中训练完成的控制策略，能够直接”零样本”地迁移并应用到真实的托卡马克物理装置上运行，而无需任何额外的微调或适应性训练。

这一突破就像一个在飞行模拟器中练习了无数次的飞行员，第一次驾驶真实飞机就能完美执行起降等复杂操作，完全不需要任何实际飞行的适应性训练。这种从虚拟到现实的无缝迁移能力，极大地缩短了从理论研究到实际工程应用的开发周期，同时大幅降低了昂贵的实验成本和潜在的安全风险。

第四个突破是卓越的鲁棒性与稳定性表现。

真实的实验环境充满了各种不可预测的不确定性因素，包括传感器测量噪声、执行器响应延迟、电源系统波动、设备老化等众多干扰因素。为了应对这些挑战，AI控制器在训练过程中采用了先进的”对抗训练”技术，有意引入并模拟这些不确定性因素，从而使系统具备了强大的鲁棒性。

研究论文中特别提到，AI控制器能够有效应对电源系统”卡死”等严重的硬件故障问题，通过智能调整控制策略来规避这些不利情况的发生，确保等离子体能够持续稳定运行。这种在复杂、不完美的真实环境中依然能够保持高性能表现的能力，是AI技术在高风险工程应用中不可或缺的关键特质。

03 AI加速人类“人造太阳”梦想

DeepMind与瑞士等离子体中心在核聚变控制领域的突破，不仅仅是技术上的一个亮点，更重要的是，它为人类实现“人造太阳”的梦想注入了强大的动力，并展现了AI在解决重大工程问题上的巨大价值。

传统的核聚变控制设计，是一种典型的“工程驱动”模式，即科学家和工程师需要深入理解等离子体物理的每一个细节，然后手动设计出精密的控制算法来“驱动”等离子体达到预设状态。而AI的介入，使得这一范式发生了根本性转变，转变为“AI驱动”模式。

现在，科学家只需要向AI提出高层次的目标（例如，希望等离子体达到某种形状或电流），AI就会自主地学习如何通过调整磁线圈来达到这些目标，而无需人类干预其内部的复杂控制逻辑。这种转变，极大地提升了核聚变实验的灵活性和效率，使得科学家可以将更多精力投入到物理原理的探索和创新上，而不是被繁琐的控制细节所束缚。

随着AI在托卡马克控制中展现出的强大能力，我们可以预见，未来的核聚变反应堆设计将不再仅仅是物理和工程的结合，更将深度融合AI技术。AI不仅可以用于等离子体的实时控制，还可以参与到反应堆的整体设计优化中，例如，通过AI模拟和优化磁场线圈的布局、真空室的形状、甚至材料的选择，以最大化聚变效率和稳定性。

AI将成为核聚变反应堆从设计到运行全生命周期的“智能大脑”，推动核聚变能源从实验室走向大规模应用。核聚变工程的成功案例向我们传递了一个清晰而有力的信号：面对人类社会面临的诸多重大工程挑战，无论是能源、环境、医疗还是交通，AI都将发挥越来越关键的作用。它能够辅助人类攻克那些看似不可能完成的任务，将曾经的科幻梦想变为触手可及的现实。

（完）