7月26日消息，DeepMind透露，去年和瑞士等離子體中心合作利用人工智能控制了托卡馬克內(nèi)部核聚變等離子體，該實(shí)驗(yàn)已經(jīng)將等離子體形狀的模擬精度提升至65%，相關(guān)的研究信息在7月21日已經(jīng)提交到印本網(wǎng)站ArXiv，從目前已經(jīng)獲取的信息來(lái)看，谷歌旗下的人工智能公司DeepMind已經(jīng)將人工智能算法打磨成非常出色的境地，已經(jīng)深入到足以改變世界的領(lǐng)域中。 據(jù)了解，托卡馬克是利用磁約束能力來(lái)實(shí)現(xiàn)受控核聚變的環(huán)形容器，這種容器的中央是環(huán)形真空室的構(gòu)造，外面會(huì)纏繞一些線圈，通電的時(shí)候，托卡馬克內(nèi)部會(huì)誕生出一個(gè)龐大的螺旋型磁場(chǎng)，其中的等離子體加熱到高溫后就會(huì)達(dá)到核聚變的效果目的，反饋控制程序?qū)ν锌�馬克裝置的運(yùn)行有著至關(guān)重要的作用，控制系統(tǒng)會(huì)主動(dòng)管理磁線圈，通過(guò)這種方式來(lái)抑制細(xì)長(zhǎng)等離子體的不穩(wěn)定性。 除此之外，對(duì)等離子電流的位置和形狀也能夠做出精確的控制，傳統(tǒng)的等離子體精確控制會(huì)通過(guò)連續(xù)閉合等離子體的電流和位置來(lái)實(shí)現(xiàn)這一目的，這些必須通過(guò)磁測(cè)量間接和實(shí)時(shí)的估計(jì)才能夠完成，不過(guò)這套系統(tǒng)已經(jīng)成功穩(wěn)定了大范圍的放電活動(dòng)，但是這樣的設(shè)計(jì)仍舊是具有一定的挑戰(zhàn)性，而且還非常耗時(shí)，與一些磁約束反饋控制方法相比，這樣的控制系統(tǒng)仍舊是有著一些明顯的缺陷性，所以還需要對(duì)此進(jìn)行改進(jìn)。 從此次的研究項(xiàng)目中來(lái)看，該研究團(tuán)隊(duì)將重點(diǎn)放在了策略準(zhǔn)確性以及整體的訓(xùn)練速度提升方面，有效解決了強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法的缺點(diǎn)，對(duì)一些等離子體的特性實(shí)現(xiàn)了更加高精度的控制，從而減少穩(wěn)態(tài)誤差和學(xué)習(xí)新任務(wù)所需要的時(shí)間，該研究團(tuán)隊(duì)表示，雖然這樣的研究結(jié)果顯著降低了強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制器的局限性，不過(guò)仍舊是有著很高的改進(jìn)空間，未來(lái)可以在一些硬件上提高模擬性能，還有很多機(jī)會(huì)可以減少訓(xùn)練所需要的時(shí)間。