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让人造太阳更近！DeepMind强化学习算法控制核聚变登上Nature

这个问题可能需要由提出 AlphaGo 的 DeepMind 来回答了。最近，EPFL 和 DeepMind 使用深度强化学习控制托卡马克装置等离子体的研究登上了《自然》杂志。...DeepMind 控制团队负责人 Martin Riedmiller 表示：「人工智能，特别是强化学习，特别适合解决托卡马克中控制等离子体的复杂问题。」...在第一阶段，实验目标由一组目标指定，这些目标包含不同的期望特性。特性范围包括位置和等离子体电流的基本稳定，以及多个时变目标的复杂组合。...由于演化等离子体状态的计算要求，模拟器的数据速率明显低于典型 RL 环境的数据速率。该研究通过最大后验策略优化 (MPO) 来克服数据不足问题。...图 4：整个 200 毫米控制窗口内对 TCV 上两个独立液滴的持续控制演示。未来展望总而言之，随着聚变反应堆变得越来越大，与 DeepMind 展开合作或许是最关键的。

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AI成功预测等离子体撕裂登Nature，清洁能源「圣杯」更近一步

长期以来，核聚变一直受着一个「幽灵」的困扰——等离子体不稳定性问题。而最近，普林斯顿团队用AI提前300毫秒预测了核聚变等离子不稳定态，这个时间，就足够约束磁场调整应对等离子体的逃逸！...研究人员利用AI预测并避免了撕裂不稳定性的形成（左图），这种不稳定性可能会迅速导致等离子体破坏和聚变反应终止至此，长期以来阻碍核聚变发展的等离子体不稳定性问题，终于被人类攻克了。...图2：AI撕裂规避系统对托卡马克的控制和等离子体的反应实际上，我们可以把它理解成一个「避障问题」，其中的障碍物便是迫使实验终止的风险因素。...其中，当阈值设为0.5和0.7时，等离子体能够稳定持续，直到实验结束都没有出现破坏性的不稳定现象。图4b至4d展示了三次实验后分析得到的撕裂倾向情况。...第二个研究方向是扩展这个算法，使AI控制器能够同时处理更多的不稳定问题。

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首个深度强化学习AI，能控制核聚变，成功登上《Nature》

托卡马克是一种用于容纳核聚变反应的环形容器，其内部呈现出一种特殊的混乱状态。氢原子在极高的温度下被挤压在一起，产生比太阳表面还热的、旋转的、翻滚的等离子体。...DeepMind 开发了一种可以自主控制等离子体的 AI，来控制瑞士等离子体中心的可变配置托卡马克内的 19 个电磁线圈。...控制团队负责人 Martin Riedmiller 表示：「人工智能，特别是强化学习，特别适合解决托卡马克中控制等离子体的复杂问题。」...其包含以下三个主要阶段：首先，设计者指定实验目标，可能伴有时变控制目标；其次，深度 RL 算法与 tokamak 仿真器交互，寻找接近最优的控制策略以满足指定的目标；第三，控制策略以神经网络的形式直接在...首先观察改变 19 个线圈的设置如何影响容器内等离子体的形状。其中包括接近 ITER 内部使用的 D形横截面、法国正在建设的大型实验托卡马克装置，以及有助于消散反应强烈热量的雪花结构。

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史上首次，强化学习算法控制核聚变登上Nature：DeepMind让人造太阳向前一大步

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结合物理与机器学习的核聚变等离子体预测模型

托卡马克是一种旨在容纳并利用太阳能量的装置。这些聚变机器使用强大的磁体来约束比太阳核心更热的等离子体，并推动等离子体中的原子发生聚变释放能量。...在一些装置中，停机已导致托卡马克内壁出现刮痕和损伤——这些轻微损坏仍需要大量时间和资源来修复。现在，麻省理工学院的科学家们开发了一种方法来预测托卡马克中的等离子体在停机期间的行为。...如今，托卡马克实验的规模相对较小，能量较低，极少有装置接近产生安全、可靠、可用能源所需的规模和输出功率。在实验性、低能量托卡马克中，破裂通常不是问题。...实现停机Wang及其同事开发了一个模型来预测等离子体在托卡马克停机期间的行为。...“我们正试图解决科学问题，使聚变成为常规有用的能源，”Wang说。“我们在这里所做的工作，仅仅是一段漫长旅程的开始。但我认为我们已经取得了一些不错的进展。”

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宁德时代钠电池雷声大，雨点小？

第一，宁德时代作为动力电池巨头，需要提前布局全新的电池技术路线，从而掌握长期的动力电池产业链主动权。...目前锂离子电池虽然应用广泛，但也时有发生一些安全问题，让消费者和大众对锂离子电池的安全性产生一些担忧。钠离子电池材料端更高的安全性，一定概率上能够减少动力电池的应用风险。...总体来看，宁德时代要布局钠离子电池，既有竞争层面的考量，也有产业技术层面上的客观推力。...目前从全球布局钠离子电池研发的企业和项目来看，钠离子电池仍然处在加速开发阶段，宁德时代虽然现在开始尝试导入钠离子电池，但产业上下游的配套仍然处于起步阶段，在锂离子电池主导的当下，产业明显更倾向于对锂离子电池进行全方位布局...从科研领域来看，最近几年国内外也有不少团队实现了对钠离子电池关键技术的突破和革新，一旦在性价比上能媲美甚至超过锂离子电池，那么逐步取代锂离子电池可能也只是时间问题。

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DeepMind用深度强化学习研究“人造太阳”！据说这是秘密进行了3年的工作

链接：https://www.zhihu.com/question/41295369/answer/142572075底下有网友@刘亚问回答，高温等离子体高自由能与约束的问题是托卡马克技术的主要难点，深度学习网络可能有助于解决这些问题...，但难点在于：托卡马克装置在目前的约束技术条件下，难以小型化装置造价，以及氘消耗、等离子体加温等其它方面运行的成本，使实验装置的数量、运行次数均受限，难以支持盲目的反复运行实验涉及高温等离子体，目前约束技术条件下重复反复运行有安全性问题...而要在托卡马克内限制每个配置，需要设计一个反馈控制器，通过精确控制几个与等离子体磁耦合的线圈来操纵磁场，以达到理想的等离子体电流、位置和形状。这个问题也就是著名的“托卡马克磁控制问题”。...在传统方法中，要解决这个时变的、非线性的、多变量的控制问题，首先要解决一个反问题，即：预先计算一组前馈线圈电流和电压，然后设计一组独立的、单输入、单输出的PID控制器，使等离子体保持垂直位置，并控制径向位置和等离子体电流...在 200 毫秒控制窗口中持续控制 TCV 上的两个独立“雨滴” 4 写在最后目前为止，在可控核聚变上取得的最好成绩来自欧洲联合环状反应堆（JET），今年的2月9日，JET中的聚变反应在5秒内以中子的形式释放出总共

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提前 300 毫秒预测等离子体撕裂风险，普林斯顿大学发布 AI Controller

尽管托卡马克 (Tokamak) 的聚变实验取得了显著成功，但障碍仍然存在，其中等离子体中断是 ITER 成功长脉冲运行必须解决的最关键问题之一。...图 a：诊断系统，展示了本研究中用于监测和分析 DIII-D 托卡马克内等离子体的主要诊断工具。...基于深度神经网络和强化学习，研究人员开发了能够实时响应等离子体状态变化的智能控制系统，对等离子体未来状态进行预测，并相应调整控制动作，使得托卡马克操作遵循理想路径，在维持高压力的同时避免撕裂不稳定性。...此外，本论文的一作 Jaemin 在首尔国立大学核工程系攻读博士学位期间也创新性地利用强化学习方法，为 KSTAR（韩国超导托卡马克高级研究设施）设计了一种新型的等离子体控制算法。...4.聚变燃料的产生和供应：氚和氘可发生核聚变反应，用于可控核聚变燃料。

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中国「人造太阳」刚刚再破纪录：运行时间突破千秒，负责人：为稳态的聚变工程堆奠定基础

最新消息，中科院合肥物质科学研究院的EAST运行时间首次突破4位数。实现了1056秒的长脉冲高参数等离子体运行。值得一提的是，EAST这波属于是打破了自己保持的411秒最长放电纪录。...据科普中国报道，本次实验解决了三大科学难题：完全非感应电流驱动、再循环与杂质控制、热与粒子排出等问题。...它的全名叫先进实验超导托卡马克实验装置（Experimental Advanced Superconducting Tokamak），原名HT-7U，03年正式更名EAST，由我国自行设计研制，是世界第一个全超导磁体托卡马克核聚变反应试验性装置...此前，EAST曾在2017年实现稳定的101.2秒稳态长脉冲高约束等离子体运行，温度为5000万摄氏度，成为世界上第一个实现稳态高约束模式运行持续时间达到百秒量级的托卡马克核聚变实验装置。...在2018年，该装置等离子体中心电子温度首次达到1亿度。 2020年4月，EAST在1亿度的高温下维持了近10秒。

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有AI学会控制核聚变反应堆了，来自DeepMind，登上今日Nature

丰色发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI DeepMind在蛋白质折叠问题上实现巨大突破后，目标又转向核聚变了。...△ 托卡马克内部图由于等离子体温度太高，任何材料都无法容纳，要通过强大的磁场将它悬浮在托卡马克内部。在操作磁线圈时必须非常仔细，因为一旦碰壁，就可能导致容器损坏，并减缓聚变反应。...以及第一个“droplets”，这也是第一次在托卡马克内同时稳定两个等离子体。这个AI系统由DeepMind和瑞士洛桑联邦理工学院等离子体中心的物理学家共同完成。...不过一个问题是：该模拟器并没有准确捕获真实托卡马克中存在的所有变量，能迁移到真正的托卡马克上吗？对此，DeepMind研究员表示，通过用随机数表示足够训练出一个灵活的AI。...另一个问题是：为了保持对托卡马克内部等离子体的控制，控制算法必须能够做出极快的决定，在短短几秒钟内对磁场进行调整。但许多人工智能系统在如此高速的环境下需要很长时间才能做出预测。

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自动雷达水位雨量监测系统技术分享

我公司针对此问题设计出一款水雨情在线监测站，用于预防、防范此问题。BF-RADN 水雨情在线监测站是一款我公司标准配置的气象站。...1 路 4G 通信接口，只需插入一张 4G 流量卡便可将数据上传至远端监控软件平台，还可选择插网线来通过网口上传。...1.2 技术参数参数名称范围或接口说明供电太阳能供电配套太阳能 35W 电池板和 20Ah 蓄电池（蓄电池续航时间 7 天左右）数据上传接口4G通过 4G 方式上传数据RJ45 网口通过网口方式上传数据...序号说明1风速（包含风力和风速）2风向3液位高、空高4水流量、流速、水温5空气温湿度6噪声7大气压力8光照度（量程 0-200000Lux）9雨雪状态10紫外线11总辐射12雨量（总雨量、瞬时雨量、日雨量...、当前雨量）13工业 EC、工业 PH14水质（溶解氧、浊度、氨氮、余氯、COD、ORP、叶绿素、蓝绿藻）15工业离子（钠离子、钾离子、氯离子、钙离子、铵离子、镁离子、硝酸根、亚硝酸根）16光合有效辐射安装说明连接云平台

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「人造太阳」精准放电！DeepMind实现AI可控核聚变新突破

AI控制下生成的几种不同等离子几何形状但是，RL方法有许多缺点，限制了其作为控制托卡马克等离子体的实用解决方案的应用。...每一步获得的奖励，都是根据等离子体状态与参考值中包含的目标值的接近程度来计算的，并辅以其他因素，如避免不良等离子体状态。...4. 额外训练：在不更新奖励函数的情况下进行额外的训练。这样使得研究人员能区分更多训练和改变奖励函数所带来的影响。研究人员比较了上述四种不同的训练配置的性能，结果总结在下表中。...因此，FGE生成包含10,000个步骤的一次完整episode大约需要5小时的时间。...虽然更好的仿真结果可能对实际托卡马克的改进结果是必要的，但往往是不够的。如果没有额外明确的工作来减小仿真与实际之间的差距，模型不匹配误差可能会变成一个很主要的问题。

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DeepMind成功使用深度强化学习技术完美控制核聚变反应堆！

DeepMind在蛋白质折叠问题上实现巨大突破后，目标又转向核聚变了。最近，它开发出了世界上第一个深度强化学习AI——可以在模拟环境和真正的核聚变装置（托卡马克）中实现对等离子体的自主控制。...它是一个环形反应堆，可以在超过1亿摄氏度的环境下把氢加热（superheat）成等离子体的状态。托卡马克内部图由于等离子体温度太高，任何材料都无法容纳，要通过强大的磁场将它悬浮在托卡马克内部。...以及第一个“droplets”，这也是第一次在托卡马克内同时稳定两个等离子体。这个AI系统由DeepMind和瑞士洛桑联邦理工学院等离子体中心的物理学家共同完成。...不过一个问题是：该模拟器并没有准确捕获真实托卡马克中存在的所有变量，能迁移到真正的托卡马克上吗？对此，DeepMind研究员表示，通过用随机数表示足够训练出一个灵活的AI。...另一个问题是：为了保持对托卡马克内部等离子体的控制，控制算法必须能够做出极快的决定，在短短几秒钟内对磁场进行调整。但许多人工智能系统在如此高速的环境下需要很长时间才能做出预测。

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分食国内160亿元“大蛋糕”，北方华创进军离子注入设备市场

此举标志着北方华创正在半导体核心装备的战略布局上又迈出了重要一步，基本覆盖了除光刻之外的所有半导体前道制造设备。...离子注入机就是执行这一掺杂工艺的芯片制造设备。具体来说，离子注入机由离子源、离子引入和质量分析器、加速管、扫描系统和工艺腔组成，可以根据实际需要省去次要部位。...离子源是离子注入机的主要部位，作用是把需要注入的元素气态粒子电离成离子，决定要注入离子的种类和束流强度。...正离子进入质量分析器选出需要的离子，再经过加速器获得较高能量，由四级透镜聚焦后进入靶室，进行离子注入。...展望未来，北方华创表示，公司将以实现离子注入设备全品类布局为目标，推动离子注入设备全面覆盖逻辑、存储、特色工艺及化合物半导体等领域。

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AI为核聚变诊断提供“超视”能力

但有些设备的测量频率不足以检测到特别快速演化的等离子体不稳定性：即等离子体的突然变化，这可能使可靠发电变得困难。聚变系统中有许多诊断设备测量等离子体的不同特性。...例如，汤姆逊散射是一种在称为托卡马克的环形聚变系统中使用的诊断技术。汤姆逊散射诊断测量带负电的粒子（称为电子）的温度以及密度（单位空间内电子的数量）。...“今天的实验性托卡马克有许多诊断设备，但未来的商业系统可能需要少得多，”Kim说。“这将有助于通过最小化不直接参与能量产生的组件，使聚变反应堆更紧凑。”...一种有前途的阻止ELMs的方法涉及施加共振磁扰动（RMPs）：对用于将等离子体约束在托卡马克内的磁场进行微小改变。...PPPL是ELM抑制研究的领导者，最近发表了关于使用AI和传统方法阻止这些有问题的破裂的论文。一种理论认为，RMPs在等离子体边缘产生了“磁岛”。

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核聚变领域获重大突破！我国新一代“人造太阳”首次放电

“1号电机、2号电机转速1480转每分钟，系统准备就绪；4号电机转速400转每分钟，系统准备就绪……中国环流器二号M装置首次等离子体放电实验开始！”...12月4日14时02分，位于四川成都的中核集团核工业西南物理研究院内，中国环流器指挥控制中心大屏幕上的蓝色电光闪烁。...这标志着我国自主掌握了大型先进托卡马克装置的设计、建造、运行技术，将为我国核聚变堆的自主设计与建造打下坚实基础。 2e1b-keyancw6893597.jpg 中国环流器二号M装置。...而此次新建成的中国环流器二号M装置，于2009年由国家原子能机构批复立项，由中核集团核工业西南物理研究院自主设计建造，是我国目前规模最大、参数最高的先进托卡马克装置，是我国新一代先进磁约束核聚变实验研究装置...在我国核能发展实施“热堆-快堆-聚变堆”三步走战略中，将聚变能作为解决能源问题的最终一步。开发核聚变能不仅是解决我国能源战略需求的途径，对我国未来能源与国民经济的可持续发展具有重大战略意义。

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Nat. Commun. | 机器学习驱动的质谱大数据解码：探索未知有机反应

假设生成方法仍是一个开放研究问题，未来的新方法可轻松集成至本系统。当输入离子的分子式和电荷信息后，系统可计算其理论同位素分布图。...接着，在构建的倒排索引中搜索该离子最强的两个同位素峰，允许精度为0.001 m/z（图2，步骤B）。包含这些峰值的质谱数据被定义为候选谱图，后续步骤将在这些候选中进行更精细的搜索。...为验证所开发搜索引擎的实际适用性，研究人员以 Pd/NHC（NHC = N-杂环卡宾）催化反应为例，结合离子公式生成方法，探索了潜在的新反应路径（图3c）。...离子（m/z 223）（图4a）；在 Sonogashira 反应中检测到近期发现的 [ethynyl-NHC]+ 离子（m/z 247）（图4a）；在 Sonogashira 反应中检测到未知的...]+（m/z 591）离子，该结果由不同年份不同研究者记录（图4b）；在 Pd/NHC 催化的氢化反应中检测到未知的 [vinyl-NHC]+ 离子（m/z 325）（图4c）。

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等离子表面处理机在涤棉织物染色上的应用

等离子表面处理机在涤棉织物染色上的应用等离子表面处理机对纤维表面进行刻蚀，引入新的基团，提高织物的润湿性、毛细效应和粘附性，比表面积的增大能够吸附更多的染料分子，从而提高织物的上染率。...等离子体作用时间等离子体处理的涤棉织物K/S值为14.6，经等离子处理后K/S值随着等离子体作用时间的延长先增后减。...等离子体放电电压高频电场下等离子体进行辉光放电，电压越高产生的高温电子、光子能量越大，发生碰撞使织物中的大分子链断裂并引入极性基团进行重组；等离子体对涤棉织物表面的刻蚀使织物的比表面积增大，有利于染料的吸附...等离子体作用间距等离子体激发的气体在作用间距内，若间距小则内在的气体也少，放电时激发的高能粒子密度低，单位面积的作用力减小。...（2）经等离子处理后涤棉织物染色与普通一浴法相比，重打色卡可以节约分散染料27%，且色牢度指标优于普通一浴法染色工艺。

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中国可控核聚变技术，迎来1亿摄氏度燃烧100秒的关键挑战！

据新华网消息，我国全超导托卡马克核聚变实验装置（EAST）将于近期完成一轮升级改造，向芯部电子温度 1 亿摄氏度、100 秒长脉冲等离子体的科研新目标发起挑战。...秒稳态长脉冲高约束等离子体运行、电子温度 1 亿摄氏度 20 秒等离子体运行等国际重大突破。...中科院等离子体物理研究所研制中心主任吴杰峰说，“‘人造太阳’非常复杂，要让上亿摄氏度高温与零下 269 摄氏度低温 1 米内共存，上万个零部件，有一点点瑕疵，未来实验可能就会失败。”...EAST 托卡马克装置使用液氮冷却超导磁铁，将等离子体禁锢在装置内，实现可控核聚变。...官方表示目前升级改造工作进展顺利，预计将于 2021 年 4 月底结束改造，向“1 亿摄氏度 100 秒”的新目标发起冲击。 ? 技术人员合力安装真空室外壁磁通环。

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19倍超音速“大炮”轰出可控核聚变！成本仅为传统方法0.1%，腾讯已投资

大家所熟知的托卡马克，就属于磁性约束。它大概就是用磁场将氘、氚等轻原子核和自由电子组成的、处于热核反应状态的超高温等离子体约束在有限体积内，使它受控制地发生大量的原子核聚变反应，释放出能量。...但一开始他们就面临着一个令人头痛的问题——核聚变反应需要数亿度的温度。简直太热了，当时任何的固体室都没法容纳的下。后来，物理科学家们就想到了“磁约束”的方法，也就是用磁场来控制热等离子体。...按计划，ITER这台托卡马克，建成后半径会达到6.2米，内部等离子体体积840立方米，总重量2.3万吨，运行温度比太阳核心高10倍，预计输出功率达到500兆瓦。...300千焦； 2020年4月，在1亿度超高温度下运行了近10秒，创造了新的纪录。...DeepMind也在不久前在Nature上发表了一项研究，宣称成功实现了用AI来动态控制托卡马克的磁场，从而精准控制内部的等离子体。

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让人造太阳更近！DeepMind强化学习算法控制核聚变登上Nature

AI成功预测等离子体撕裂登Nature，清洁能源「圣杯」更近一步

首个深度强化学习AI，能控制核聚变，成功登上《Nature》

史上首次，强化学习算法控制核聚变登上Nature：DeepMind让人造太阳向前一大步

结合物理与机器学习的核聚变等离子体预测模型

宁德时代钠电池雷声大，雨点小？

DeepMind用深度强化学习研究“人造太阳”！据说这是秘密进行了3年的工作

提前 300 毫秒预测等离子体撕裂风险，普林斯顿大学发布 AI Controller

中国「人造太阳」刚刚再破纪录：运行时间突破千秒，负责人：为稳态的聚变工程堆奠定基础

有AI学会控制核聚变反应堆了，来自DeepMind，登上今日Nature

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「人造太阳」精准放电！DeepMind实现AI可控核聚变新突破

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