工程与计算 · OECD FoS 2.7 · 教育部 0827 核科学与技术
能源与核聚变
Energy & fusion
L2局部突破 ↑ 上升 综合分 1.55 · 上次复审 2026-10-22 · 下次复审 2027-01-19
最大突破 2022-02-16 AI 飞跃学科影响 · 重要
深度强化学习磁控托卡马克等离子体（Nature） ↗
首次用深度强化学习直接控制托卡马克全部磁场线圈并塑造多种等离子体形状
分级理由
深度强化学习控制托卡马克等离子体（Nature 2022）、AI 预警并避免撕裂模不稳定（Nature 2024）；DeepMind 与 CFS 用 TORAX 为 SPARC 规划运行。
S = 0.30·method + 0.35·discovery + 0.25·adoption + 0.10·education（教育缺证据时记 0 分；若为空则按其余权重归一）
依据来源
- nature.com/articles/s41586-021-04301-9
- nature.com/articles/s41586-024-07024-9
- deepmind.google/blog/bringing-ai-to-the-next-generation-of-fusion-energy
综合分 1.5–2.49：至少一项经同行评审或官方验证、AI 起关键作用的成果，或某一维度已达到 3 分；但常规工作流整体未变。 全部分级标准 →
研究方向
等离子体控制聚变数字孪生电网调度与预测
论文
- Enabling integrated AI control on DIII-D: a control system design with state-of-the-art experiments PACMAN：DIII-D 上集成诊断、机器学习预测与安全限值的实时 AI 控制框架，约 20 毫秒决策，提前约 200 毫秒预测撕裂模（Nuclear Fusion）
AI：模块化框架在执行前强制安全约束，已在 5 次 DIII-D 实验中运行；学科：为在大型托卡马克上组合多个 AI 控制器提供经同行评审的工程方案（PPPL 9 月发布新闻）
2026-07-02 · Nuclear Fusion
- Reconstruction-free magnetic control of DIII-D plasma with deep reinforcement learning DIII-D 上无需平衡重建的深度强化学习磁控（arXiv 2506.13267）
强化学习控制在美国最大托卡马克上实验验证
2025-06-16 · arXiv
- TORAX: A Fast and Differentiable Tokamak Transport Simulator in JAX TORAX：可微分、快速的托卡马克输运模拟器（Google DeepMind，arXiv 2406.06718）
为强化学习和优化提供快速物理模拟，被 CFS 用于 SPARC 规划
2024-06-10 · arXiv
- Avoiding fusion plasma tearing instability with deep reinforcement learning AI 避免聚变等离子体撕裂模不稳定（Nature）
AI 提前约 300 毫秒预测并避免撕裂模不稳定
2024-02-21 · Nature
-
AI 飞跃
Magnetic control of tokamak plasmas through deep reinforcement learning 深度强化学习磁控托卡马克等离子体（Nature）首次用深度强化学习直接控制托卡马克全部磁场线圈并塑造多种等离子体形状
2022-02-16 · Nature
- 用于聚变放电方案设计的强化学习控制器 Reinforcement Learning Controllers for Fusion Scenario Development
用一个预先训练、以目标为条件的强化学习控制器替代每个托卡马克放电方案的逐一控制器调参。
2026-10-19 · arXiv · Evgeny Adishchev, Maxim Nurgaliev, Dmitry Sorokin, Alexander Granovsky
- 用神经算子输运替代模型重建托卡马克未观测的芯部电子密度 Reconstruction of Unobserved Core Electron Density in Tokamak Plasmas with a Neural Operator Transport Surrogate and Uncertainty Quantification
用傅里叶神经算子作为快速可微的输运求解器替代，在诊断受限时反推电子密度剖面并给出不确定性。
2026-10-17 · arXiv · D. Sorokin, A. Granovskiy, M. Stokolesov, E. Adishchev
- ModeCast：一次性预测托卡马克线性 MHD 本征模与增长率 ModeCast: One-Shot Prediction of Linear MHD Eigenmodes and Growth Rates in Tokamaks
基于 4.5 万多次 JOREK 模拟训练的首个代理模型，可给出 n=1–4 磁流体不稳定性的完整线性稳定性评估。
2026-10-16 · arXiv · Alex Higginbottom, Zara Z. Ercan, Abetharan Antony, Guzman Sanchez Gonzalez
- 用多示例学习在 FLARE 装置中可解释地检测等离子体团 Multiple Instance Learning for Interpretable Plasmoid Detection in the FLARE Device
把多示例学习用于磁重联实验中等离子体团检测，并能指出对结果影响最大的时间段。
2026-10-16 · arXiv · Charles Marsden, Adam Robbins, Hantao Ji
- 物理状态监督的内爆模拟高斯过程替代模型 Physical-state supervision for design-only Gaussian process surrogates of implosion simulations
让高斯过程替代模型从设计变量学习模拟中的物理诊断量，预测时无需额外计算即可利用这些信息。
2026-10-09 · arXiv · Chang Liu, Hao Shen, Chuanying Li
- 神经特征映射法：基于流映射的拉格朗日 PINN 求解输运主导问题 A neural characteristic mapping method: Lagrangian PINNs based on flow maps for transport-dominated problems
用物理信息神经网络逼近方程的流映射而非解本身，以更好地处理大梯度和精细结构。
2026-10-08 · arXiv · Martin Campos Pinto, Victor Fournet, Emmanuel Franck, Philipp Krah
- WEST 先进壁保护助力长脉冲运行 WEST advanced wall protection achievements toward long pulse operation
WEST 装置用多套诊断监测 10 个主要面向等离子体部件，部分高级处理采用机器学习，以避免壁热点。
2026-10-08 · arXiv · R. Mitteau, M. H. Aumeunier, L. Dubus, J. Gerardin
- 用符号回归定量解析原子蒸气中激光电离等离子体通道的纹影图像 Quantitative schlieren imaging of a laser-ionized plasma channel in atomic vapor using symbolic regression
为 AWAKE 等离子体尾场加速实验，从模拟数据中用符号回归得到连接纹影信号与通道半径、鞘层宽度的简洁公式，并重新分析既有测量。
2026-10-01 · arXiv · Gabor Demeter
- 近约 30 天来自 arXiv、bioRxiv、medRxiv、OpenAlex；要点由本站根据摘要撰写。
里程碑 7· 1 个飞跃
大号发光节点是飞跃性突破： AI 飞跃 冷色 · 学科飞跃 暖色 · 双环 = 两者都是
-
政策
CFS 牵头 DOE Genesis Mission 第二阶段 SPARC AI 数字孪生项目国家级计划把 AI 数字孪生纳入首个商业聚变装置的运行规划（日期依据检索结果，待页面核实）
Commonwealth Fusion Systems厂商自述 -
系统发布
PACMAN：DIII-D 上集成诊断、机器学习预测与安全限值的实时 AI 控制框架，约 20 毫秒决策，提前约 200 毫秒预测撕裂模（Nuclear Fusion）AI：模块化框架在执行前强制安全约束，已在 5 次 DIII-D 实验中运行；学科：为在大型托卡马克上组合多个 AI 控制器提供经同行评审的工程方案（PPPL 9 月发布新闻）
Nuclear Fusion -
系统发布
TORAX：可微分、快速的托卡马克输运模拟器（Google DeepMind，arXiv 2406.06718）为强化学习和优化提供快速物理模拟，被 CFS 用于 SPARC 规划
arXiv预印本
这个筛选下没有里程碑。
更多论文与仓库 5
| 类型 | 标题 | 日期 |
|---|---|---|
| 论文 | Reconstruction-free magnetic control of DIII-D plasma with deep reinforcement learning 预印本 | 2025-06-16 |
| 论文 | TORAX: A Fast and Differentiable Tokamak Transport Simulator in JAX 预印本 | 2024-06-10 |
| 论文 | Avoiding fusion plasma tearing instability with deep reinforcement learning | 2024-02-21 |
| 论文 | Magnetic control of tokamak plasmas through deep reinforcement learning | 2022-02-16 |
| 仓库 | google-deepmind/torax 待核实 | — |
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