利用人工智慧協助加快核融合能源的進程
麻省理工學院電漿科學與核融合中心將獲得美國能源部的支持，改善對核融合資料的存取，並增加多樣領域的人力支援。
來源: MIT NEWS
隨著氣候變化的影響不斷增大，人們對核融合作為清潔能源的潛力也越來越感興趣。雖然自20世紀30年代以來，人們一直在實驗室中研究核融合反應，但科學家們仍然需要回答許多關鍵問題，以使核融合能源成為可能，時間非常緊迫。作為加快核融合能源的到來並在2050年實現碳中和的戰略的一部分，美國能源部宣佈為麻省理工學院等四個合作機構的研究人員領導的專案提供新的資金支援。
麻省理工學院等機構的研究員克莉絲蒂娜·裡亞將擔任新獲資助的為期三年的合作項目的首席調查員，該專案旨在將核融合資料整合到可以由人工智慧工具讀取的系統中。麻省理工學院等機構計畫創建一個全面的核融合資料平臺，其中的元素可以為研究人員提供前所未有的存取權限，特別是對於少數群體的學生。該專案旨在通過由該小組的共同調查員領導的外展專案，鼓勵多樣化參與核融合和資料科學，包括學術界和勞動力市場，其中五分之四為女性。
美國能源部的資助是該機構在19個機構的七個項目中提供的2900萬美元資金包的一部分，將支持該小組分發由核融合設備產生的資料，例如麻省理工學院的Alcator C-Mod，這是一個利用強大磁鐵控制和限制核融合反應的圓環狀“托卡馬克”。Alcator C-Mod從1991年運行到2016年，其資料仍在研究中，部分歸功於麻省理工學院對自由知識交流的承諾。
目前，幾乎有50個公共實驗性磁約束型核融合設備；然而，這些設備的歷史和當前資料都很難獲取。一些核融合資料庫要求使用者簽署使用者協定，並且並不是所有資料都以相同的方式編目和組織。此外，如果資料重新組織耗時，利用機器學習這一類人工智慧工具進行資料分析和促進科學發現也會很困難。結果是，從事核融合研究的科學家較少，發現的障礙更大，人工智慧加速進展的瓶頸。
該專案提出的資料平臺通過符合“可找到、可交互操作、可訪問、可重用”（FAIR）的技術障礙，並遵循聯合國教科文組織關於開放科學（OS）的建議，以改善科學的透明度和包容性。所有研究人員的交付成果都將遵循FAIR和OS原則，這是美國能源部的要求。該平臺的資料庫將使用MDSplusML構建，這是麻省理工學院研究人員在上世紀80年代開發的MDSplus開源軟體的升級版本，用於編目Alcator C-Mod實驗的結果。如今，將近40個核融合研究機構使用MDSplus來存儲和提供對其核融合資料的外部訪問。發佈MDSplusML旨在繼續這種開放合作的傳統。
研究人員還打算通過改善對核融合資料的一般訪問，並通過在威廉與瑪麗學院舉辦為期三年的以核融合和機器學習交叉主題為重點的夏季學校，解決婦女和弱勢群體參與的障礙。
裡亞表示：“這個項目是為了回應核融合社群的需求，並為我們的成功做好準備。核融合的科學進步是通過跨學科的合作和交叉學習實現的，因此可存取資料是絕對必要的。我認為我們現在都明白，多樣化的社區擁有更多樣化的想法，它們可以更快地解決問題。”
該合作專案的工作還與國際原子能機構“AI for Fusion”協調研究項目（CRP）確定的重要研究領域相一致。裡亞被選為國際原子能機構CRP的技術協調員，強調社區參與和知識獲取以加速核融合研究和開發。在為該小組的擬議項目寫的支持信中，國際原子能機構表示，“研究人員將開展的工作不僅對我們的CRP有益，而且對整個國際核融合社區都有益。”
麻省理工學院的PSFC主任、日立美國工程教授鄧尼斯·懷特表示：“我非常高興看到PSFC和我們的合作夥伴在應用新的人工智慧工具方面處於先鋒開拓的角色，同時鼓勵並使關鍵資料從我們的實驗中提取出來。”
裡亞說：“有機會領導這樣一個重要的項目非常有意義，我感到有責任證明女性在STEM領域是領導者。我們有一個非常出色的團隊，他們強烈地積極性地改善我們的核融合生態系統，並為實現核融合能源做出貢獻。”
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