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题名大数据与AI技术在磁约束聚变领域的应用与展望
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作者
张小西
段思哲
高宝峰
迟浩
桂南
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机构
中国地质大学(北京)数理学院
深圳大学物理与光电学院
山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
上海沃橙信息技术有限公司
清华大学核能与新能源技术研究院
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出处
《实验技术与管理》
北大核心
2025年第4期1-13,共13页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金(12405261,12405263)
三束材料改性教育部重点实验室开放基金(KF2502)
齐鲁工业大学(山东省科学院)人才科研项目(2023RCKY140)。
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文摘
文章综述了大数据与人工智能(AI)技术在磁约束聚变研究中的应用及发展潜力。大数据与AI技术提升了核聚变模拟的计算速度与精度,特别是在高维非线性问题和多尺度模拟方面取得了突破性进展,例如机器学习通过优化算法加速了聚变仿真速率。大数据分析可以帮助研究人员从海量的托卡马克实验数据中分析不稳定性和优化参数配置,从而提高磁场位型的稳定性和等离子体约束性能。大数据与AI技术的应用提高了聚变实验监控和控制系统的效率与安全性,用AI技术实时分析传感器数据,能迅速检测故障并自适应调整,保障实验安全。AI技术还在聚变装置的优化设计中取得了重要进展,如辅助设计磁场位型、新型材料等,推动装置长寿命运行。跨学科与跨装置的协作在大数据与AI技术的助力下进一步深化,促进了聚变研究的创新。AI技术还推动了智能教育与虚拟实验平台的发展,为科研人员提供了高效的学习和实验工具。未来,AI技术将在优化实验设计、材料生成及磁场配置等方面发挥关键作用,并通过智能化教育平台培养新一代科研人才,推动聚变研究持续进步。
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关键词
磁约束聚变
大数据
人工智能
模拟计算
实验监控
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Keywords
magnetic confinement fusion
big data
artificial intelligence
simulation computation
experimental monitoring
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分类号
O532
[理学—等离子体物理]
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