科學家教AI預測核融合成功率——結果竟然有效！
美國國家點火設施（National Ignition Facility，簡稱NIF）嘅研究團隊，最近成功利用人工智能（AI）協助達成核融合點火嘅突破，AI幫助佢哋判斷實驗方向正確，提升咗實驗效率。
AI喺全球最大嘅核融合實驗設施之一發揮咗巨大作用，但唔係大家想像中直接控制實驗，而係透過深度學習模型，精準預測2022年嘅一次核融合實驗結果。呢個模型比起傳統超級電腦模擬，能夠涵蓋更多參數同更高準確度，成功率高達74%。
NIF嘅核融合實驗係用激光驅動，先用激光加熱一個金色圓筒（稱為hohlraum），呢個圓筒再發出強烈X射線，將內部嘅燃料顆粒（含有氘同氚）極速壓縮，理想情況下會產生比激光消耗更多嘅能量。現時核電廠用嘅係核裂變技術，通過重原子核分裂產生能量，但核融合係輕原子核結合，能量更大且冇有害放射性廢物，對可持續能源轉型有重大意義。
傳統電腦模擬核融合過程複雜，需簡化計算以便處理，但呢啲簡化同模擬都可能引入誤差，運算又要耗費幾日時間，令實驗設計同決策變得困難。研究團隊形容達成核融合就好似攀登一座未標記嘅高山，而模擬就係一張「不完美」嘅地圖，隨時會有錯誤，令研究人員難以判斷行山路線。
為咗改善呢個問題，團隊整合咗NIF過往收集嘅數據、高精度物理模擬同專家知識，建立一個全面數據庫，再用超級電腦做咗超過三千萬CPU小時嘅統計分析。呢個模型能夠模擬出NIF實驗中「可能出錯嘅各種情況」，例如激光發射唔準確或燃料顆粒有缺陷，幫助預測實驗成效。
研究人員用呢個模型預測2022年嘅一個實驗，結果與實際情況高度吻合，準確率由初期嘅50%提升至70%。模型嘅強大之處係接受現實世界嘅不完美，無論係儀器缺陷、設計問題或者自然界嘅偶然因素，都能夠反映出嚟。
負責人Kelli Humbird指出，雖然核融合研究已經持續幾十年，難免會有失敗，但每一次進步都係巨大嘅跨越。由過去只能產生10千焦耳能量，到依家能夠產生1兆焦耳，代表研究正穩步向前，未來有望為清潔能源帶來重大突破。
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評論與啟示
呢篇報道揭示咗AI喺核融合研究中嘅新角色：唔係取代科學家，而係成為一個「智慧顧問」，幫助人類更快、更準確咁做出實驗決策。核融合嘅複雜性令傳統模擬受限，AI嘅數據驅動方法唔單止提升咗預測精確度，更重要係佢包容咗現實中嘅不確定性同缺陷，呢點係以往模擬難以做到嘅。
對香港同全球嘅科學界嚟講，呢個突破提醒我哋：AI同科學研究嘅結合唔應該淨係停留喺數據分析層面，而係要深入理解實驗流程同背後嘅物理規律，從而設計出更貼近現實嘅模型。核融合作為未來清潔能源嘅重要方向，AI技術嘅引入將加速其商業化進程，幫助解決能源危機同氣候變化。
此外，Humbird嘅觀點亦提醒我哋，科研路上必然充滿挑戰同失敗，唔應該因為短期內未達標而灰心。每一個微小嘅進步都係累積，正如攀山者一步步接近山頂。香港作為科技創新嘅前沿，亦可借鑒呢種精神，鼓勵跨學科合作，善用AI推動本地科研發展，特別係喺能源、環境同材料科學領域。
總括而言，AI唔止係工具，而係科研嘅「導航者」，幫助科學家喺未知領域中找到方向，從而推動人類社會邁向更可持續嘅未來。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
