突破性發現:AI助力核融合能源未來

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科學家利用人工智能在聚變反應堆取得驚人突破:「提升準確性和速度」

中國的科學家在利用聚變來獲取幾乎無限的清潔能源方面取得了一項重大突破。

據《Interesting Engineering》報道,他們希望通過解決聚變反應堆的一大挑戰來實現這一目標。這個挑戰就是如何快速準確地實時測量超高溫等離子,這是產生聚變反應的關鍵。更快的數據將有助於優化聚變性能和維持反應堆的穩定。

來自合肥物質科學研究院的研究團隊使用了由人工智能驅動的神經網絡。神經網絡利用模式識別和高級計算能力,使其能夠快速生成測量結果。

科學家們使用了兩個神經網絡模型來測量等離子的兩個關鍵參數:離子溫度和旋轉速度。結果令人印象深刻,對未來利用聚變能量的應用具有良好的前景。

其中一個神經網絡,深度神經網絡,比傳統方法快超過10倍,能夠快速提供結果而不影響準確性。

他們測試的另一個神經網絡,卷積神經網絡模型,成功預測了線集成旋轉速度剖面和局部徑向離子溫度剖面。

這種模型可適應於當前研究之外的各種診斷系統,使其在聚變研究中具有廣泛應用的潛力。

聚變能源的潛力十分吸引人。聚變模仿了太陽加熱地球的方式,擁有幾乎無限的清潔能源的可能性,幾乎沒有污染,空間需求也很少。

聚變將成為擺脫化石燃料的重要工具。化石燃料正在將地球加熱到驚人的水平,並加劇極端天氣事件,帶來毀滅性後果。

研究人員在全球範圍內全力以赴地探索如何將聚變變為現實並不令人驚訝。今年,韓國科學家實現了比太陽核心高出近七倍的聚變反應。威斯康星州的研究人員在磁鐵方面取得了突破。從日本到法國再到聖地亞哥,都有令人鼓舞的新應用和發現。

儘管尚不清楚其他研究人員和科學家將如何利用神經網絡,但這項研究為優化聚變反應堆提供了一個令人興奮的進步。

「這項研究提高了聚變裝置中離子溫度和旋轉速度剖面的預測準確性和速度,同時提供了可適應的自動化解決方案,適用於更廣泛的聚變應用,」研究小組指出。

編者評論:

這項研究不僅展示了人工智能在科學研究中的強大潛力,也揭示了聚變能量作為未來清潔能源的巨大可能性。香港作為一個高度依賴進口能源的城市,這類技術突破對我們未來的能源政策具有重大啟發意義。聚變能量的商業化應用雖然仍有路要走,但它帶來的環保和經濟效益將是不可估量的。這也提醒我們,持續投資於新科技和創新研究,將是應對全球能源挑戰的關鍵。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯

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