合肥智慧給“人造太陽”裝上“超級預測系統”
用AI“馴服”等離子體
1月5日，記者從科大訊飛研究院獲悉，坐落于合肥科學島的國之重器，全超導托卡馬克核聚變實驗裝置(EAST，又名“人造太陽”)再添“硬核科技buff”。由中國科學技術大學、中國科學院等離子體物理研究所、合肥綜合性國家科學中心能源研究院與科大訊飛研究院組成的AI For Science聯合團隊，成功研發PaMMA-Net深度神經網絡響應模型，為“人造太陽”裝上精準預判的“超級預測系統”。
AI方案提升預測精度
EAST是人類探索終極能源的核心實驗平臺，已實現3.5特斯拉縱場強度、百萬安培等離子體電流的關鍵突破，更在2025年創下1億攝氏度下1066秒穩態高約束模運行的世界紀錄，讓人類在地球上“種”出了一顆溫度遠超太陽核心的“小太陽”。
可控核聚變能源具有資源豐富、環境友好、安全零碳等突出優勢，被視作解決全球能源與環境問題的根本途徑之一。國際能源署預測，到2030年，全球核聚變市場規模有望接近3.5萬億。
然而，這顆“人造太陽”的“脾氣”卻很暴躁。全超導托卡馬克核聚變實驗裝置內，被磁場束縛的等離子體是物質的第四種狀態，這團上億度的熾熱電離氣體如同調皮的火球，面臨擾動、紊亂和能量損失的風險。
科大訊飛研究院副院長方昕介紹，傳統物理模型受限于場景假設和適用范圍，難以精準預測等離子體的長期行為，給聚變反應的穩定控制帶來巨大挑戰。在此背景下，合肥的AI For Science聯合團隊另辟蹊徑，以數據驅動的深度學習方案破解難題，提出最新研究成果PaMMA-Net模型，正式發表于核聚變領域頂級期刊《Nuclear Fusion》，用人工智能技術馴服“暴躁”的等離子體。
他解釋：“傳統物理模型存在魯棒性不足的問題，而我們的AI方案既提升了預測精度，又增強了穩定性，為駕馭極端復雜的等離子體提供了新路徑。”
PaMMA-Net模型能夠成功馴服等離子體，源于其針對核聚變場景量身打造的微變累計預測、狀態融合預測和指定頻帶數據增強三大核心技術。這個基于深度神經網絡的響應模型PaMMA-Net，是在EAST裝置超萬次放電實驗數據的基礎上訓練而成，能夠高精度預測等離子體的磁測量演化過程。
簡單來說，就是給“人造太陽”裝了個“超級預測系統”，基于這個系統的預測結果，能夠準確恢復等離子體形狀、各種關鍵的參數，控制系統可以基于預測結果學習哪里可能出現不穩定，進而保持反應平穩進行。
智能語音技術的跨學科應用
這一突破性成果的背后，是跨學科創新的智慧碰撞。方昕透露：“突破的關鍵在于我們發現了信號處理的本質共性。無論是語音波形還是核聚變裝置的磁測量信號，都屬于前后時刻強相關的時間序列數據。”基于這一核心洞察，科大訊飛將20余年積累的語音建模經驗成功遷移至核聚變領域。
就像語音合成中“基于前一秒聲音生成后續內容”的邏輯，PaMMA-Net模型通過EAST裝置超萬次放電實驗數據的訓練，學會了捕捉核聚變運行的動態規律，能夠基于前1秒的電流電壓信號，精準預測后9秒的磁場信號。這種跨界技術遷移，不僅實現了核聚變預測精度的飛躍，更開創了AI跨學科應用的成功范例。
“我們的實踐不僅推動了可控核聚變研究效率的提升，也為AI在科學領域的應用提供了切實探索。”方昕表示。該模型可作為“虛擬裝置”為強化學習控制器提供訓練模擬環境，顯著加速聚變研究進程，助力可控核聚變早日實現商業化。
值得關注的是，AI跨學科賦能的研發案例已成功推廣至工業場景，在優化空分裝置工藝參數、降低大型建筑制冷能耗等領域發揮實效。
責任編輯：陸迪
