人工智能(AI)是计算机科学的一个分支,正在改变科学探究和工业,现在可以加速开发安全,清洁和几乎无限的聚变能发电。
驱动太阳和恒星的融合是等离子体形式的轻元素的融合 - 由自由电子和原子核组成的热的带电状态 - 产生能量。科学家们正在寻求在地球上复制聚变,以获得充足的电力供应。
证明深度学习预测中断能力的重要因素 - 等离子体粒子和能量的突然丧失 - 已经获得了两个主要聚变设施提供的庞大数据库
庞大的数据库已经能够可靠地预测托卡马克的破坏,而不是系统训练的那些 - 在这种情况下,从较小的DIII-D到较大的JET。这一成就预示着对ITER中断的预测,ITER是一个更大,更强大的托卡马克,必须应用今天的融合设施所学到的能力。 深度学习代码,称为融合回归神经网络(FRNN),也为控制和预测中断提供了可能的途径。
训练和运行神经网络依赖于图形处理单元(GPU),首先设计用于渲染3D图像的计算机芯片。这种芯片非常适合运行深度学习应用程序,并被公司广泛用于生成AI功能,例如理解口语和通过自动驾驶汽车观察道路状况。
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