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托卡馬克是利用磁約束進行受控核聚變研究的環(huán)形裝置，是產(chǎn)生可持續(xù)電力的主要候選者。其核心挑戰(zhàn)是在托卡馬克容器內(nèi)形成和維持高溫等離子體，這需要使用磁致動器線圈進行高維、高頻、閉環(huán)控制，且由于各種等離子體配置的不同要求進一步復雜化。

在此，英國DeepMind公司Brendan Tracey, Jonas Buchli聯(lián)合瑞士洛桑聯(lián)邦理工學院Federico Felici等人展示了一種基于深度強化學習（RL）設計的磁控制器，并通過實驗驗證了其在托卡馬克上的性能。

該架構(gòu)可以自主學習控制全套控制線圈，具體通過與托卡馬克模擬器的交互來學習，主要分為三個主要階段：首先，設計者為實驗指定目標，控制目標可能隨時間變化。其次，深度RL算法與托卡馬克模擬器交互，以找到接近最優(yōu)的控制策略來滿足指定目標。第三，以神經(jīng)網(wǎng)絡表示的控制策略直接在托卡馬克硬件上實時運行。

該策略被證明能夠直接在硬件上進行托卡馬克磁控制，成功地彌合了“模擬到真實”的差距，這實現(xiàn)了從對預先設計狀態(tài)的工程驅(qū)動控制到由操作員指定目標的AI驅(qū)動優(yōu)化的根本轉(zhuǎn)變。與傳統(tǒng)設計相比，該架構(gòu)設計的控制器在結(jié)構(gòu)上大大簡化。RL驅(qū)動設計不是一系列控制器，而是創(chuàng)建單個網(wǎng)絡控制器。

圖1. 該架構(gòu)的基礎能力展示

作者在可變配置托卡馬克（TCV）上進行的實驗中證明了本研究提出的控制器的有效性，并展示了對各種等離子體形狀的控制，包括簡單拉長的形狀及高級等離子體如負三角形和“雪花”狀等，實現(xiàn)了對這些等離子體的位置、電流和形狀的準確跟蹤。此外，作者還在TCV展示了持續(xù)的“液滴”，其中兩個獨立的等離子體同時保持在容器內(nèi)，這代表了托卡馬克反饋控制的顯著進步。

最重要的是，托卡馬克磁控制是已應用RL的最復雜的現(xiàn)實世界系統(tǒng)之一。這是等離子體控制器設計的一個有前途的新方向，更廣泛地說，該方法可以通過聯(lián)合優(yōu)化等離子體形狀、傳感、驅(qū)動、壁設計、熱負荷和磁控制器來發(fā)現(xiàn)新的反應堆設計，以最大限度地提高整體性能。

圖2. 該架構(gòu)的控制演示

Magnetic control of tokamak plasmas through deep reinforcement learning, Nature 2022. DOI: 10.1038/s41586-021-04301-9

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