據報道，近年來，盡管科學家們都在努力推進核聚變發電技術發展，但由于各種難題尚未解決，這些試驗反應堆距離完全替代傳統化石燃料還有相當大的差距。

解決核聚變反應中過熱等離子體不可預測性問題，是實現穩定電力產出的最大瓶頸之一。近期，美國普林斯頓等離子體物理實驗室（簡稱 PPPL）取得重要進展，已經成功研發新型AI系統，可提前300毫秒預測聚變中等離子體的“撕裂”行為，有效管理異常情況，有助于防止反應堆停機。

核聚變反應堆呈圓形構造，酷似甜甜圈，其內部的“托卡馬克”（tokamak）反應器通過磁場駕馭等離子體，使其難以逃離環狀墻壁。然而，過熱的等離子體極其不穩定，很容易發生“撕裂”，并沖破強大的磁場約束。因此，一旦出現這種情況，必須緊急關停反應堆并重新啟動。

據了解，PPPL研發的新型AI系統有能力提前預測并修正此類不穩定性。這項研究已在能源部設在圣地亞哥的DIII-D國家聚變設施展開測試。人工智能系統能發出預警信號，但對于人類而言，這樣的時間窗尚不足以采取行動。然而，僅需短短數毫秒，撕裂模式不穩定便足以破壞聚變反應。

研究團隊堅信，此款AI控制器有望降低DIII-D反應堆中的撕裂模式不穩定性。然而，值得注意的是，這個神經網絡主要針對DIII-D進行專項培訓，能否預測或控制其他型號的托卡馬克撕裂模式不穩定性，仍有待進一步驗證。研究團隊期待能夠推出一種具有更高泛化性的AI系統，但這也需要開展更多的實驗測量。