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人工智慧未來究竟能否成功解決能源危機呢?
人工智慧公司DeepMind：找到控制「核融合」關鍵
DeepMind是Google 的人工智慧公司 最近在國際知名科學期刊《Nature》發表論文，論文中說明了 DeepMind 的研究人員應用了強化學習和模擬環境學習架構，和瑞士洛桑聯邦理工學院電漿中心合作，在電漿中心的核融合設備：環磁機（Tokamak）中成功找到控制核融合的關鍵。
核能研究大躍進，DeepMind 新AI演算法功不可沒
環磁機是瑞士電漿中心研發的小型核融合實驗場域，環磁機內部為真空環境，酷似甜甜圈的外殼則包覆著電磁線圈，用來將熱度高於太陽核心的氫電漿限制在環磁機之中。
電漿中心主任法索利（Ambrogio Fasoli）指出，控制系統正確數值的冗長運算才是控制核融合反應的關鍵，因此為了實驗各種核融合電漿類型，以達到在成功取得能源同時保持設備安全不受毀損的目的，電漿中心與在人工智慧領域頗有一席之地的 DeepMind 合作，開發了強化學習系統，讓機器學習演算法自動控制線圈，同時還能穩定環磁機內的電漿，達成成功的核融合反應。
目前的核融合實驗，無論在硬體、時間和軟體上都十分受限，因此 DeepMind 改由從模擬環境中找尋突破口。接續模擬環境的成功，強化學習系統不僅可以準確控制環磁機內的每個線圈，演算法更能操控形成不同形狀電漿，而科學家們正致力於在其中找到能源利用最大化的可能性。
應用「隨處可見」氫離子獲取核融合 有望發展成未來可再生能源主力
數十年來，科學家為了解決全球的能源問題，希望能找到符合人類所需且乾淨的可再生能源。而藉由融合隨處可見的氫離子，來獲取巨大能量的核融合反應，是目前的最佳選項。
DeepMind 研發的 AI 演算法不但使核能研究躍進了大大的一步，對於解決全球能源危機的願景更有實質助益，這項技術更是實實在在地縮短了核融合研究的漫漫長路。未來，隨著核融合實驗規模變得越來越大，DeepMind 的技術將愈顯關鍵。法索利表示：「人工智慧使人類能夠在安全的情況下無限接近極限，我們將可以從前無法觸及的領域，藉此探索更多、更多的可能性。」
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