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美国能源部最近宣布为包括卡内基梅隆大学在内的 13 个机构的 9 个项目提供 1600 万美元的资助，这些项目旨在建立开发聚变能源所需的科学基础。这些项目的重点是推进创新聚变技术以及在小规模实验和位于圣地亚哥的 DIII-D 国家聚变设施上的合作研究 ，该设施是美国最大的托卡马克装置。CMU 将在三年内收到约 120 万美元。

美国能源部科学办公室副主任让·保罗·阿兰 (Jean Paul Allin) 表示：“在为聚变能源奠定科学基础的同时，我们还必须提高现有聚变技术的成熟度，并探索有可能彻底改变聚变领域的全新创新。”DIII-D的广泛能力使其成为追求具有巨大潜力但还不够成熟、无法被私营部门采用的领域的理想设施。

当氢原子核撞击或融合在一起时，就会发生核聚变。这个过程释放了大量的能量，但要维持在电网所需的水平仍然具有挑战性。一种产生核聚变的方法是利用磁场在所需的温度和压力下容纳氢等离子体，以实现核聚变。这个过程发生在托卡马克装置内——托卡马克装置是一种大型机器，利用磁场将氢等离子体限制在一个称为环面的甜甜圈形状中。遏制等离子体并保持其形状需要对磁场和额外氢粒子的爆炸进行数百次微操作。

美国能源部的资金将使机器人研究所的研究教授 Jeff Schneider 和他的团队能够继续使用机器学习控制聚变反应的研究。

去年，施耐德指导的机器学习系博士生 Ian Char 使用强化学习来控制 DIII-D 托卡马克装置的氢等离子体。Char 是第一个在备受追捧的机器上进行实验的卡耐基梅隆大学研究人员，第一个使用强化学习来影响托卡马克等离子体旋转的人，也是第一个在美国最大的运行托卡马克机器上尝试强化学习的人。

施耐德和他的团队现在将尝试开发一种基于机器学习的系统，该系统可以同时控制氢粒子的注入、等离子体的形状及其电流和密度。开发这样的系统对于 ITER 的发展至关重要，ITER 以前称为国际热核实验反应堆，这是一个国际核聚变研究项目，将于 2025 年竣工，成为世界上最大的托卡马克装置。

“拟议的工作将把机器学习技术的力量带到 DIII-D 的等离子体控制中。这将为 ITER 的成功运行奠定基础，ITER 需要超出当前能力的等离子体控制水平，并且还将扩大对等离子体演化和不稳定性的科学认识。”施耐德说。“卡内基梅隆大学正在利用其在机器学习方面的专业知识来帮助全球科学界利用清洁、丰富的新能源。”

与过去一样，卡内基梅隆大学团队将与普林斯顿等离子体物理实验室和斯坦福大学 SLAC 国家加速器实验室合作开展这项工作。