信息来源：https://scitechdaily.com/princetons-clever-ai-just-solved-one-of-fusion-powers-biggest-problems/

聚变能源研究迎来重大技术突破。普林斯顿大学研究团队开发的Diag2Diag人工智能系统能够从现有传感器数据中重建缺失的等离子体信息，为解决聚变反应堆的稳定性控制问题提供了全新路径。这项发表在《自然通讯》上的研究不仅能够增强对等离子体边缘区域的监测能力，还为未来商业聚变反应堆的简化设计奠定了基础。通过减少所需的物理传感器数量，该技术有望显著降低聚变系统的成本和复杂性，同时提高运行可靠性。研究团队利用美国能源部DIII-D国家聚变设施的实验数据训练AI模型，成功验证了其在等离子体不稳定性预测和控制方面的潜力。

传感器数据重建的技术革新

Diag2Diag系统的核心创新在于能够从一组传感器的数据中生成另一组传感器的合成数据，这种跨传感器数据重建技术解决了聚变研究中的关键技术难题。项目主要作者阿扎拉克什·贾拉尔万德解释说："我们找到了一种方法，可以从系统中的一堆传感器中获取数据，并为该系统中不同类型的传感器生成数据的合成版本。"

这种技术的工作原理类似于一个复杂的信息重建过程。就像在电影音频突然中断时，AI能够通过分析视觉帧、读唇语和追踪脚步来重新创建丢失的声音一样，Diag2Diag能够从现有的等离子体测量数据中推断出其他传感器本应记录的信息。重建的数据不仅与实际测量结果相匹配，通常还包含比单独传感器所能捕获的更丰富的细节。

插画师对从人工智能软件分析的传感器收集的数据的描述。图片来源：Bumper DeJesus / 普林斯顿大学

汤姆逊散射诊断技术在这一应用中发挥了关键作用。该技术用于测量托卡马克聚变系统中电子的温度和密度，虽然测量速度很快，但仍不足以提供等离子体物理学家保持等离子体稳定和最佳性能所需的详细信息。Diag2Diag通过AI重建，有效提升了这类诊断技术的时空分辨率。

项目首席研究员埃格门·科勒门强调了这一技术的经济价值："Diag2Diag在不花费硬件资金的情况下可以增强您的诊断能力。"这种软件层面的增强避免了昂贵的硬件升级或增加新传感器的需求，为聚变研究提供了成本效益显著的解决方案。

该技术的应用潜力远远超出聚变能源领域。研究团队指出，Diag2Diag还可以在航天器和机器人手术等其他系统中得到应用，通过增强细节并从故障或降级的传感器中恢复数据，确保关键环境中的可靠性。这种跨领域的适用性体现了AI技术在复杂系统监测和控制中的广阔前景。

等离子体边缘监测的科学意义

等离子体边缘区域，也称为基座区域，是聚变反应堆中最重要但也最难测量的部分。这个区域的精确监测对于提高等离子体性能和从聚变反应中获得最大能量至关重要，但传统的诊断技术在这一区域的测量能力有限。

Diag2Diag技术为汤姆逊散射诊断提供了特别重要的增强，因为其他诊断方法无法在等离子体边缘进行有效测量。通过AI重建技术，科学家们现在能够获得前所未有的边缘区域详细信息，这对于理解和控制等离子体行为具有重大意义。

研究还揭示了AI数据对等离子体物理理论的支持作用。团队发现，人工智能生成的数据支持了关于抑制等离子体破坏方法的领先理论。边缘局部模式是聚变反应堆中强大的能量爆发，会严重损坏反应堆内壁。科学家们正在研究通过应用共振磁扰动来控制这种现象的方法。

普林斯顿等离子体物理实验室首席研究科学家胡启明解释了AI数据的重要价值："由于汤姆逊诊断的局限性，我们通常无法观察到这种扁平化。Diag2Diag提供了更多关于这种情况如何发生以及它是如何演变的细节。"这种增强的观测能力为验证磁岛理论提供了重要证据，该理论认为共振磁扰动在等离子体边缘形成磁岛，导致温度和密度的均匀化。

商业聚变反应堆的设计革新

Diag2Diag技术对未来商业聚变反应堆的设计具有革命性意义。目前的实验性托卡马克设备配备了大量诊断设备，但这种复杂的传感器配置在商业应用中既不经济也不实用。研究团队成员、普林斯顿等离子体物理实验室研究科学家金相均指出："今天的实验性托卡马克有很多诊断功能，但未来的商业系统可能需要的诊断要少得多。"

减少诊断设备数量的好处是多方面的。首先，这将有助于使聚变反应堆更加紧凑，通过最大限度地减少不直接参与能源生产的组件来优化设计。更少的诊断设备也释放了机器内部的宝贵空间，使整个系统的布局更加高效。

系统简化还能提高可靠性和稳健性。较少的物理组件意味着出错的机会减少，这对于需要全天候不间断运行的商业聚变电站至关重要。正如贾拉尔万德所指出的："今天的聚变设备都是实验实验室机器，因此如果传感器出现问题，可能发生的最糟糕的事情是我们在重新开始实验之前浪费了时间。但如果我们考虑将聚变作为一种能源，它需要24/7全天候工作，不间断。"

维护成本的降低也是一个重要考虑因素。较少的物理传感器意味着较低的维护需求，这对于聚变能源的商业竞争力至关重要。通过AI技术实现的虚拟传感器网络可以在保持监测精度的同时显著减少硬件维护负担。

这项技术的成功验证为聚变能源的商业化进程注入了新的动力。通过解决传感器成本和复杂性问题，Diag2Diag为设计更经济、更可靠的聚变反应堆开辟了新路径。这不仅有助于降低聚变能源的整体成本，还为其在全球能源系统中的大规模部署创造了条件。

研究团队已经开始制定扩大Diag2Diag应用范围的计划。科勒门表示，已有多位研究人员表示有兴趣尝试这一AI技术，并且"Diag2Diag可以应用于其他融合诊断，并广泛适用于诊断数据缺失或有限的其他领域。"

这项由普林斯顿大学、美国能源部普林斯顿等离子体物理实验室、中央大学、哥伦比亚大学和首尔国立大学联合完成的研究，代表了AI技术在聚变能源领域应用的重要里程碑。随着技术的进一步完善和推广应用，聚变能源作为清洁、可靠能源的目标正在变得更加现实可行。