DeepMind出乎意料用AI控制核聚变，“人造太阳”更近一步

L 自然环境的数据相对速度。该学术研究弁过最大者后验作法优化（MPO）来面对数据不足关键问题。MPO 支持地区性分布式并行东流的数据查阅，并以高效的方式顺利进行进修。

在第三阶段，遏制作法与相关的检验遏制目的绑定到一个MS-DOS中所，生产量身自带的codice_（10 kHz 即时遏制），最大者限度地提高依赖性并补救不必要的计算。这个MS-DOS是由强子配备数据类型（TCV）遏制框架加载的（布 1d）。每个检验都从规范的自由电子转变成程序（plasma-formation procedures）开始，其中所传统观念遏制器维持自由电子的左边和总阻抗。在暂定时间里，叫作“handover”，遏制切换到遏制作法，然后启动 19 个 TCV 遏制线圈，将自由电子外形和阻抗转换为所无需的目的。训练完成后将就会进一步变动网络权值，换句话话说，从精心设计到硬件实现了零样本迁移。

也就是话说功能摄像

该学术研究在 TCV 检验中所展出了所托Core在遏制目的上的控制能力。首先他们展出了对自由电子平衡也就是话说低质量的精确遏制。遏制作法性能如布 2 所示。所有任务都事与愿违执行，跟踪精度低于期望的频率。结果表明 RL 基本概念Core尽似乎在真空管检验的所有相关阶段顺利进行精确的自由电子遏制。

布 2：自由电子阻抗、向下稳定性、左边与外形遏制的摄像。

遏制摄像

接下来，该学术研究展出了所托Core为生物科学学术研究降解适合于配备的控制能力。结果如布 3 所示：

布 3 遏制摄像。

全新多域自由电子摄像

再次展出了Core在探究全新微波配备方面的稳固功能。DeepMind 试验中了“冷凝”（droplets）的遏制，这是一种在罐内部同时存在两个分立自由电子的配备。弁过托出的方法，DeepMind 简单地变动了精心设计切换情况下，以考虑来自单轴自由电子的各不相同切换必需，并假设一个表彰线性以保持每个冷凝组件的左边稳定，同时降低域自由电子阻抗。

布 4：整个 200 毫米遏制窗口内对 TCV 上两个分立冷凝的短时间遏制摄像。

二、未来展望

总而言之，随着聚变催化堆变得越加来越加大，与 DeepMind 展开密切合作或许是最关键的。尽管物理学家早已极佳地握有了如何弁过传统观念方法遏制小型强子中所的自由电子，但随着生物发现者们想法令火力发电规模的版本可行，除此以外只会非常多。该领域正取得平稳但稳定的进展。

上周，位于英国牛津郡的西欧联合环状催化堆（JET）单项取得了打破，创造了从聚变检验中所托取总能量的新纪录，在 5 秒时间内产生了 59 兆焦耳的总能量。与此同时，位于法国的国际热核分裂检验催化堆（ITER）国际密切合作单项早就建设中所，预计将于 2025 年启动并成为世界上最大者的检验性聚变催化堆。

圣路易斯能源学术研究一个中所心的副学术研究生物发现者 Dmitri Orlov 坚称，“强子电子装置越加适合于，性能越加高，就越加必须弁过越加来越加高的可靠性和准确性来遏制非常多总数。”AI 遏制的强子电子装置可以弁过优化，以遏制热量从催化中所转移到罐内壁，并消除侵略性的“自由电子不稳定性”。催化堆本身可以继续的设计，以并用强化进修所托供的非常严格遏制。

终于，Ambrogio Fasoli 相信，与 DeepMind 的密切合作可以让学术研究职员打破界限，加速弁往聚变总能量的漫长旅程。人工智能将赋能我们探究人类无法探究的样子，因为我们可以运用于自己怕旅程的遏制管理系统来翻倍目的。“如果我们确定自己有一个遏制管理系统，让我们相比之下极限但就会超出极限，则实际上可以用来探究那些不存在的似乎性。”

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本文来自微信对政府号：的设备决意（ID：almosthuman2014），所作：的设备决意杂志社

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