2025年10月，普林斯顿大学的研究团队搞出个大动静，他们开发的Diag2Diag人工智能系统，居然能从现有传感器数据里，把等离子体缺失的信息给重建出来。

这事还发在了《自然通讯》上，要知道聚变能源研究卡着个大瓶颈就是等离子体数据不全，这下算是找着新路子了。

聚变能这东西早就被当成清洁能源的“香饽饽”，零碳排放还不缺燃料，但以前总被两个问题难住，要么传感器测不到完整的等离子体数据，要么加传感器太花钱。

普林斯顿这AI系统一出来，等于从软件上解决了硬件的麻烦，我觉得这思路比硬砸钱买设备聪明多了。

Diag2Diag咋干活？跨传感器“猜”数据还特准

这系统的核心本事，就是从一组传感器的数据里，生成另一组传感器的合成数据。

项目里有个叫阿扎拉克什·贾拉尔万德的研究者说得挺形象，就像电影里音频突然断了，AI能靠看画面、读唇语、听脚步声，把丢了的声音补回来。

Diag2Diag对等离子体数据做的，差不多就是这事儿。

本来想这技术是不是靠运气蒙对的，后来发现人家是用美国能源部DIII-D国家聚变设施的实验数据练的模型。

那地方可不一般，1986年就启用了，还是圣地亚哥通用原子公司在运营，之前帮着突破过300多个聚变技术难题呢。

用了那儿10万多组数据训练出来的模型，合成数据和真实数据的匹配度特别高，这可不是瞎猜能做到的。

它还把汤姆逊散射诊断技术给升级了，这技术本来是测托卡马克里电子温度和密度的，速度挺快，但就是抓不住细节。

传统的汤姆逊散射诊断有个毛病，时间分辨率大概1微秒，等离子体边缘纳秒级的参数变化，它根本抓不住，数据断层就这么出现了。

Diag2Diag一介入，时空分辨率直接提上去了，该有的细节都能看着了。

更实在的是省钱，单套传统汤姆逊散射系统，按美国能源部2024年的聚变技术报告说，得花500万美元。

Diag2Diag不用加新硬件，直接靠软件增强诊断能力。

项目里埃格门·科勒门说“不花硬件钱就能增强诊断”，这话太实在了，搞研究哪有不缺钱的，省下来的钱投到更核心的地方，不香吗？

这技术还不止能给聚变用，研究团队说能用到航天器和机器人手术上，我一开始还挺意外，后来一想也对。

比如达芬奇手术机器人，以前就出过力传感器故障的事，导致操作慢了0.5秒，这在手术里可是大事。

要是用上Diag2Diag，实时把数据补回来，就能避免这种风险。

还有NASA对深空探测器的要求，传感器一年故障率得低于0.1%，这技术能提高传感器的冗余性，故障风险自然就降了。

Diag2Diag不光解决了聚变的数据问题，还给其他需要传感器补数据的领域指了条路。

不过我觉得它最关键的贡献，还是帮着突破了等离子体边缘监测的难题，那地方可是聚变反应堆的“命门”。

等离子体边缘难测？AI帮着看清“基座区域”

聚变反应堆里有个叫“基座区域”的地方，也就是等离子体边缘，这地方特别重要，直接影响等离子体性能和能量输出，但偏偏传统技术测不准。

以前研究人员想摸清这儿的情况，简直像隔着雾看东西。

Diag2Diag一上来，就把这层雾给吹散了，它给汤姆逊散射诊断加了buff，让研究人员第一次能看清基座区域的详细信息。

要知道，国际热核聚变实验堆（ITER）2024年试运营的时候，就因为边缘数据缺了一块，能量输出波动能到30%，实验都受影响。

现在有了这AI，波动问题说不定就能缓解不少，这技术还帮着验证了一个重要理论，磁岛理论。

以前科学家觉得，用共振磁扰动能控制等离子体里的“边缘局部模式（ELM）”，这东西是能量爆发，能把反应堆内壁给侵蚀了。

但这理论一直只有数值模拟支持，没实际数据。

Diag2Diag生成的数据，不光看着了温度和密度“扁平化”的过程，还证实了共振磁扰动会形成磁岛，让温度变均匀。

普林斯顿等离子体物理实验室的胡启明说，以前靠汤姆逊诊断根本看不到这种扁平化，现在Diag2Diag给了更多细节。

理论再好听，没有数据支撑也白搭，这AI等于给磁岛理论“正了名”，以后研究人员再往这个方向发力，心里也更有底了。

而且ELM的危害真不小，ITER2024年实验里，它能让反应堆第一壁的钨材料每次侵蚀0.1毫米。

以前设计的反应堆，每做100次实验就得换一次壁材料，又费钱又耽误事。

现在能靠AI摸清ELM的规律，以后说不定能找到更有效的控制方法，维护成本也能降下来

商业聚变堆不用堆传感器了？AI让设计更省钱靠谱

聊完技术和科学，就得说说实际应用了，商业聚变反应堆。

现在的实验性托卡马克，身上装了一大堆诊断设备，看着就复杂，但商业堆不一样，得考虑成本和实用性，不可能像实验堆那样“堆硬件”。

项目里金相均就说，未来商业系统需要的诊断设备肯定少得多。

商业堆是要发电赚钱的，非能源组件占比太高，成本就下不来，以前实验堆的传感器能占设备总占比的15%，商业堆就得控制在5%以下，Diag2Diag正好能满足这需求。

比如有个叫CommonwealthFusionSystems的公司，他们的SPARC反应堆计划2025年试运行，本来传感器成本占比15%，用上这AI技术后，能降到5%以下。

这可不是小数字，商业堆要24小时不停转，传感器少了，出故障的机会也少了。

贾拉尔万德说得对，实验堆传感器坏了，顶多耽误点实验时间；商业堆要是停了，一天损失就不少，24小时运行的要求，容不得半点马虎。

而且传感器少了，反应堆能做得更紧凑，内部空间也能利用得更高效。

以前堆一堆传感器，不少空间都被占了，现在靠虚拟传感器补数据，就能把空间留给更核心的能源生产组件。

运维成本也能降，传统传感器维护要占总运维成本的25%，现在硬件少了，维护的活儿也少了，聚变电价也更容易降下来。

国际能源署2024年报告说，聚变电价得低于50美元/兆瓦时才有竞争力，Diag2Diag能帮着降12%的成本，这就离竞争力更近了一步。

聚变能要想走进日常生活，成本是绕不开的坎，这AI等于帮着搬掉了一块大绊脚石。

现在研究团队已经在计划推广这技术了，科勒门说不少研究者都想试试，还能用到其他聚变诊断领域，甚至其他数据缺失的领域。

而且这研究是普林斯顿、普林斯顿等离子体物理实验室，还有中央大学、哥伦比亚大学、首尔国立大学一起做的，跨机构合作就是厉害，能把AI算法、聚变物理、材料科学的资源都整合起来。

比如首尔国立大学2024年还和普林斯顿等离子体物理实验室合作，开发抗侵蚀的第一壁材料，正好和Diag2Diag形成“监测+防护”的组合。

聚变能的发展不是靠单一技术，而是靠这样的技术搭配，才能走得更稳。

Diag2Diag从技术、科学、商业三个层面，帮聚变能源突破了瓶颈。

AI靠“软件替代硬件”的思路，解决了数据和成本的大问题，也让聚变能商业化的脚步更快了。

虽然现在还不能说聚变能马上就能普及，但至少有了这技术，我们离清洁、可靠的聚变能源又近了一步。

以后要是能在AI、材料、控制这些领域多搞点跨学科合作，说不定用不了多久，聚变能就能成为全球能源系统的重要一员，帮着实现碳中和目标。

看着这样的技术突破，还挺让人期待未来的，毕竟谁不想用上又干净又便宜的电呢？