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2025-10-04 0
一直以来,核聚变能源都被视作人类的 “终极清洁能源”,但它总像镜中花。
看着美好,商业化却卡在各种难题里。
其中最头疼的就是监测悖论,要稳住几亿摄氏度的等离子体,得靠上百种昂贵传感器盯着。
可这些传感器好一点的就要几百万美元一套,光这些成本就压的人喘不过气。
不过最近,普林斯顿大学团队搞出AI系统Diag2Diag,算是给这个死结找了条出路。
这东西的本事特别新奇,就像看无声电影能脑补出完整音轨。
它能拿现有传感器的数据,创造出其他昂贵设备才能测出的结果。
这可不是瞎猜,研究人员用美国能源部设施的海量实验数据喂大这个AI。
让它摸清了不同等离子体参数的隐藏关系。
比如甲传感器测温度,乙传感器测密度。
AI能从这些零散数据里找到规律,直接算出丙传感器才有的读数,精度比真传感器还靠谱。
其中,一位首席科学家教授说得实在,不用加硬件就能多办事,这才能让聚变堆变得小巧又便宜。
这技术最妙的是打破了数据稀缺的僵局。
以前搞聚变实验,缺个传感器就像少了只眼睛。
现在 AI 能当千手观音,用有限的设备织出完整的数据网。
这步突破太关键了,毕竟现在业内都觉得,AI和高温超导技术是个非常关键的因素。
聚变堆里藏着个不定时炸弹, 等离子体边缘的基座区域。
这地方温度密度变化比眨眼还快,一旦不稳定就会爆发边缘局域模式(ELM),能量冲击能把反应堆壁烧出窟窿。
可偏偏现有技术里,能测这区域的汤姆逊散射设备,反应速度根本跟不上变化。
Diag2Diag刚好成了这难题的解药。
它能靠少量传感器数据,实时画出边缘区域的温度、密度分布图,等于给反应堆装了预警雷达。
更意外的是,这 AI 还成了理论验证员。
科学家一直猜,调整磁场形成的磁岛能抑制ELM。
但汤姆逊设备测不出来,没法证实。
现在AI生成的详细数据,直接把这个过程拍得明明白白。
普林斯顿的胡启明研究员都忍不住说,终于看清了这背后的门道。
这已经超出了降本工具的范畴。
要知道,聚变商业化不仅要省钱,更要稳定。
Diag2Diag 还能当备胎,传感器坏了它能立刻补数据,保证反应堆24小时不停转。
这种降本加稳靠的双重buff,正是商业运营最需要的。
而且这技术的野心不止在聚变领域。
研究团队说,航天器监测、机器人手术等,这些需要高精度数据的地方,它都能派上用场。
现在已经有不少机构找上门想试试水,看来AI和聚变的结合,不只是单点突破,更可能掀起一场跨领域的诊断革命。
在AI加持下,那个清洁、安全的人造太阳,这回是真的在慢慢照进现实了。
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