人工智能在聚变中的应用

简介: Nuclear fusion using magnetic confinement, in particular in the tokamak configuration, is a promising path towards sustainable energy. A core challenge is to shape and maintain a high-temperature plasma within the tokamak vessel. This requires high-dimensional, high-frequency, closed-loop control us

Nuclear fusion using magnetic confinement, in particular in the tokamak configuration, is a promising path towards sustainable energy. A core challenge is to shape and maintain a high-temperature plasma within the tokamak vessel. This requires high-dimensional, high-frequency, closed-loop control using magnetic actuator coils, further complicated by the diverse requirements across a wide range of plasma configurations. In this work, we introduce a previously undescribed architecture for tokamak magnetic controller design that autonomously learns to command the full set of control coils. This architecture meets control objectives specified at a high level, at the same time satisfying physical and operational constraints. This approach has unprecedented flexibility and generality in problem specification and yields a notable reduction in design effort to produce new plasma configurations. We successfully produce and control a diverse set of plasma configurations on the Tokamak à Configuration Variable1,2, including elongated, conventional shapes, as well as advanced configurations, such as negative triangularity and ‘snowflake’ configurations. Our approach achieves accurate tracking of the location, current and shape for these configurations. We also demonstrate sustained ‘droplets’ on TCV, in which two separate plasmas are maintained simultaneously within the vessel. This represents a notable advance for tokamak feedback control, showing the potential of reinforcement learning to accelerate research in the fusion domain, and is one of the most challenging real-world systems to which reinforcement learning has been applied.

相关文章
|
4天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
AI赋能教育:深度学习在个性化学习系统中的应用
【10月更文挑战第26天】随着人工智能的发展,深度学习技术正逐步应用于教育领域,特别是个性化学习系统中。通过分析学生的学习数据,深度学习模型能够精准预测学生的学习表现,并为其推荐合适的学习资源和规划学习路径,从而提供更加高效、有趣和个性化的学习体验。
37 8
|
2天前
|
人工智能 搜索推荐 安全
AI技术在医疗领域的应用与挑战
【10月更文挑战第27天】 本文探讨了人工智能(AI)在医疗领域的应用,包括疾病诊断、药物研发和患者管理等方面。同时,也分析了AI在医疗领域面临的挑战,如数据隐私、伦理问题和技术局限性等。通过对这些方面的深入分析,我们可以更好地理解AI在医疗领域的潜力和发展方向。
92 59
|
3天前
|
人工智能 前端开发 Java
基于开源框架Spring AI Alibaba快速构建Java应用
本文旨在帮助开发者快速掌握并应用 Spring AI Alibaba,提升基于 Java 的大模型应用开发效率和安全性。
基于开源框架Spring AI Alibaba快速构建Java应用
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
思通数科AI平台在尽职调查中的技术解析与应用
思通数科AI多模态能力平台结合OCR、NLP和深度学习技术,为IPO尽职调查、融资等重要交易环节提供智能化解决方案。平台自动识别、提取并分类海量文档,实现高效数据核验与合规性检查,显著提升审查速度和精准度,同时保障敏感信息管理和数据安全。
26 11
|
2天前
|
人工智能 运维 NoSQL
云栖大会|多模+一体化,构建更高效的AI应用
在2024年云栖大会「NoSQL数据库」专场,多位知名企业和阿里云瑶池数据库团队的技术专家,共同分享了阿里云Lindorm、Tair、MongoDB和MyBase的最新进展与实践。Tair推出Serverless KV服务,解决性能瓶颈和运维难题;Lindorm助力AI和具身智能时代的多模数据处理;MongoDB云原生化提升开发效率;MyBase One打破云边界,提供云边端一体化服务。这些技术进展和最佳实践,展示了阿里云在NoSQL数据库领域的创新能力和广泛应用前景。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
医疗行业的语音识别技术解析:AI多模态能力平台的应用与架构
AI多模态能力平台通过语音识别技术,实现实时转录医患对话,自动生成结构化数据,提高医疗效率。平台具备强大的环境降噪、语音分离及自然语言处理能力,支持与医院系统无缝集成,广泛应用于门诊记录、多学科会诊和急诊场景,显著提升工作效率和数据准确性。
|
2天前
|
人工智能 自然语言处理 自动驾驶
深入理解ChatGPT:下一代人工智能助手的开发与应用
【10月更文挑战第27天】本文深入探讨了ChatGPT的技术原理、开发技巧和应用场景,展示了其在语言理解和生成方面的强大能力。文章介绍了基于Transformer的架构、预训练与微调技术,以及如何定制化开发、确保安全性和支持多语言。通过实用工具如GPT-3 API和Fine-tuning as a Service,开发者可以轻松集成ChatGPT。未来,ChatGPT有望在智能家居、自动驾驶等领域发挥更大作用,推动人工智能技术的发展。
|
2天前
|
人工智能 JSON API
阿里云文档智能 & RAG解决方案:提升AI大模型业务理解与应用
阿里云推出的文档智能 & RAG解决方案,旨在通过先进的文档解析技术和检索增强生成(RAG)方法,显著提升人工智能大模型在业务场景中的应用效果。该方案通过文档智能(Document Mind)技术将非结构化文档内容转换为结构化数据,提取文档的层级树、样式和版面信息,并输出为Markdown和Json格式,为RAG提供语义分块策略。这一过程不仅解决了文档内容解析错误和切块丢失语义信息的问题,还优化了输出LLM友好的Markdown信息。方案的优势在于其多格式支持能力,能够处理包括Office文档、PDF、Html、图片在内的主流文件类型,返回文档的样式、版面信息和层级树结构。
23 2
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
探索人工智能在医疗健康领域的应用
【10月更文挑战第25天】 本文深入探讨了人工智能(AI)技术在医疗健康领域的现状与未来趋势。通过对AI技术在疾病诊断、治疗方案优化、患者管理等方面的应用案例分析,揭示了AI如何助力提高医疗服务效率和质量。文章还讨论了AI技术面临的挑战,包括数据安全、伦理问题以及技术普及的障碍,并提出了相应的解决策略。通过本文,读者将对AI在医疗健康领域的潜力和挑战有一个全面的认识。
19 2
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 测试技术
探索AI在软件开发中的应用:提升效率与创新
【10月更文挑战第25天】本文探讨了AI在软件开发中的应用,包括自动化测试、代码生成与优化、智能项目管理等方面,介绍了TensorFlow、PyTorch和GitHub Copilot等实用工具,展望了AI在未来的潜力,并强调了AI对提升开发效率和创新能力的重要性。

热门文章

最新文章