普林斯顿用AI突破聚变能源瓶颈：虚拟传感器填补等离子体监测空白

信息来源：
https://www.sciencedaily.com/releases/2025/10/251001092204.htm

在追求清洁能源的竞赛中，聚变能源一直面临着一个看似矛盾的问题：监测等离子体需要大量昂贵的传感器，但这些传感器本身却成为了商业化聚变反应堆的成本负担。现在，普林斯顿大学领导的国际研究团队开发出一种革命性的人工智能系统，可能彻底改变这一局面。

这个名为Diag2Diag的AI系统能够利用现有传感器数据，合成生成其他诊断设备的高精度读数，就像通过观察无声电影画面来重构音轨一样。这项发表在《自然通讯》期刊上的研究成果，为实现经济可行的商业聚变反应堆开辟了新路径。

从数据稀缺到信息富余的转变

聚变反应堆内部的等离子体环境极其复杂，温度可达数亿摄氏度，各种物理现象在微秒级时间内发生变化。传统的监测方式需要部署数十种不同类型的诊断设备，每种设备都针对特定的等离子体参数进行测量。

普林斯顿大学研究员Azarakhsh Jalalvand解释了这一技术的核心原理："我们开发的系统能够从一组传感器获取数据，然后为系统中其他类型的传感器生成合成数据版本。这些合成数据不仅与真实数据高度一致，甚至比实际传感器提供的数据更加详细。"

这种方法的关键在于利用机器学习算法识别不同诊断数据之间的潜在关联模式。通过分析来自美国能源部DIII-D国家聚变设施的大量实验数据，研究团队训练了AI模型来理解各种等离子体参数之间的复杂关系。

研究的首席科学家、普林斯顿等离子体物理实验室的Egemen Kolemen教授强调："Diag2Diag可以在不增加硬件投资的情况下增强诊断能力。这对于使未来的聚变系统更加紧凑和经济具有重要意义。"

破解等离子体边缘监测难题

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

在聚变反应堆中，等离子体的边缘区域（称为基座）是最关键也是最难监测的部分。这一区域的稳定性直接决定着整个反应堆的性能和安全性。然而，现有的大多数诊断技术都难以在这一区域进行精确测量。

汤姆逊散射是目前能够测量等离子体边缘温度和密度的为数不多的诊断技术之一。但即便是这种先进的诊断方法，其测量频率也不足以捕捉等离子体中快速演变的不稳定现象。这些瞬间的变化可能导致被称为边缘局域模式（ELM）的能量爆发，严重损害反应堆壁面。

普林斯顿等离子体物理实验室研究科学家SangKyeun Kim指出："当前的实验性托卡马克装置配备了众多诊断设备，但未来的商业系统需要的诊断设备要少得多。这将通过最大限度地减少不直接参与能源生产的组件来使聚变反应堆更加紧凑。"

Diag2Diag系统在这方面展现出了巨大优势。它能够基于有限的传感器输入，生成等离子体边缘区域的详细温度和密度分布信息，填补了传统诊断方法的空白。

验证关键科学理论

除了技术应用价值，这项研究还为聚变科学的基础理论提供了重要验证。研究团队发现，AI生成的数据有力支持了关于共振磁扰动（RMP）抑制ELM机制的磁岛理论。

RMP是一种通过对托卡马克磁场进行微小调整来控制等离子体不稳定性的技术。理论认为，RMP会在等离子体边缘形成磁岛结构，导致温度和密度分布趋于平缓，从而抑制破坏性的ELM事件。

普林斯顿等离子体物理实验室首席研究科学家胡启明表示："由于汤姆逊诊断的局限性，我们通常无法直接观察到这种平缓化现象。Diag2Diag提供了关于这一过程如何发生以及如何演化的更多细节。"

这一发现对于开发商业聚变反应堆具有重要意义，因为理解ELM抑制机制是确保反应堆长期稳定运行的关键。

商业化前景与成本效益

聚变能源要成为电力系统的主要组成部分，必须同时满足经济性和可靠性要求。Diag2Diag系统在这两个方面都展现出了巨大潜力。

从经济角度看，减少诊断设备数量可以显著降低反应堆的建造和维护成本。现代实验性托卡马克装置通常配备数百套诊断系统，每套系统的成本从数十万美元到数百万美元不等。如果能够通过AI技术将所需的物理诊断设备减少一半甚至更多，将为商业聚变反应堆节省数亿美元的成本。

从可靠性角度看，更少的物理组件意味着更低的故障率。在商业运营环境中，聚变反应堆需要24小时不间断运行，任何诊断设备的故障都可能影响整个系统的稳定性。Diag2Diag系统的另一个重要功能是能够在传感器出现故障或性能下降时提供备份数据，确保关键控制系统的持续运行。

技术扩展与未来应用

研究团队已经开始规划Diag2Diag技术的进一步发展和应用扩展。除了在聚变领域的应用，这一技术还显示出在航天器监测、机器人手术等其他高精度要求环境中的应用潜力。

Kolemen教授表示："Diag2Diag可以应用于其他聚变诊断技术，并广泛适用于诊断数据缺失或有限的其他领域。"目前已有多个研究机构表达了尝试这一AI技术的兴趣。

这项突破性研究代表了聚变能源领域的一个重要里程碑。通过将人工智能与等离子体物理学深度结合，科学家们不仅解决了长期存在的技术难题，更为实现经济可行的清洁聚变能源铺平了道路。随着技术的进一步完善和推广应用，人类距离掌控"人造太阳"的目标又近了一步。