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DeepMind 通过机器学习实现等离子体控制加速聚变研究
DeepMind 将强化学习应用于托卡马克装置中的等离子体控制，通过训练 AI 模型实时调节磁场和加热系统，使等离子体维持稳定状态。该方法在 TCV 托卡马克上完成验证，相比传统控制策略能更快适应不同等离子体形态，并自动发现更优的控制参数组合。这一成果为核聚变反应堆的自动化运行提供了新思路，有望加快聚变能源的商业化进程。
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deepmind.google- 评分
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- 发布
- 2025-10-25
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