来源： 时间：2022-11-09 18:35:09
科学家说，人工智能 (AI) 可能有助于开发安全，清洁且几乎无限的聚变能来发电。
包括普林斯顿大学和哈佛大学的研究人员在内的一个团队正在应用深度学习来预测突然的破坏，这些破坏可能会阻止融合反应并损坏甜甜圈形托卡马克或容纳反应的设备。
根据发表在《自然》杂志上的研究结果，深度学习是AI机器学习形式的强大新版本。
美国能源部 (DOE) 普林斯顿等离子体物理实验室 (pppL) 主任史蒂文·考利 (Steven Cowley) 表示: “这项研究为地球带来无限能量的努力开启了一个有希望的新篇章。”
考利在一份声明中说: “人工智能在整个科学领域都在爆炸式增长，现在它开始为全球对融合能力的追求做出贡献。”
驱动太阳和恒星的聚变是等离子体形式的轻元素的融合-由自由电子和原子核组成的热的带电状态-产生能量。
科学家们正在寻求在地球上复制聚变，以提供充足的电力来生产电力。
pppL首席研究物理学家威廉·唐 (William Tang) 说: “人工智能是目前最有趣的科学增长领域，将其与融合科学相结合非常令人兴奋。”
“我们已经加快了以高精度预测清洁聚变能最危险挑战的能力，” 唐说。
与执行规定指令的传统软件不同，深度学习从错误中学习。
完成这种看似神奇的是神经网络，相互连接的节点层-数学算法-被 “参数化” 或由程序加权以形成所需的输出。
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对于任何给定的输入，节点都试图产生指定的输出，例如正确识别人脸或准确预测中断。
当节点无法完成此任务时，训练就开始了: 权重会自动调整自己以获取新数据，直到获得正确的输出为止。
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