能源初创公司 Commonwealth Fusion Systems (CFS) 正在与谷歌 DeepMind 合作，利用人工智能 (AI) 来解决核聚变反应中的一个核心难题。他们将使用 DeepMind 的 Torax 软件和 AI 模型来模拟并优化其 Sparc 反应堆内的等离子体控制。此举旨在更高效地维持聚变反应，最终实现 净能量输出，为未来能源密集型的数据中心等提供清洁电力。
核聚变的核心挑战
核聚变能源前景广阔，它有望从近乎无限的燃料来源（水）中产生巨大的零排放电力。然而，实现这一目标面临着巨大的技术障碍。
维持聚变反应最大的挑战之一，就是让反应堆内的等离子体在足够长的时间里保持足够高的温度。
与自我维持的核裂变不同，核聚变反应在恒星之外极难维持。
- 在地球上，没有恒星那样的巨大质量和引力，高温等离子体随时都可能扩散并熄灭。
- CFS 使用强大的磁场来代替引力约束等离子体，但这并非完美无缺。
- 操作员必须开发复杂的控制软件，以应对瞬息万变的等离子体状况，这其中涉及的 变量远超人力所能及的范围。
人工智能成为解决方案
这正是人工智能能够发挥关键作用的地方。处理极其复杂的、多变量的优化问题是 AI 的强项。
谷歌 DeepMind 的 Torax 软件可以用来模拟反应堆内的等离子体行为。通过将 Torax 与强化学习等 AI 模型相结合，可以实现以下目标：
- 寻找产生净能量的 最有效、最稳健的路径。
- 探索利用 AI 直接 实时控制反应堆的运行。
对于一个存在“太多旋钮需要调节”的复杂系统，人工智能被认为是解决问题的独特工具，并被专家视为近年来推动该行业取得显著进步的关键技术之一。
项目目标与商业动机
CFS 目前正在波士顿郊外建造其示范反应堆 Sparc。该设备已完成约三分之二，预计将于 2026 年完工。
- 最终目标： CFS 预测，Sparc 将成为 第一个能够产生比自身运行所需更多能量 的聚变装置，即实现净能量输出。
- 谷歌的兴趣： 这并非谷歌首次涉足核聚变领域。他们将能源密集型的数据中心视为聚变能源的潜在用户，因此，这些聚变初创公司也成为了谷歌的 潜在客户。