Science重磅：AI预测了「一次成功的」聚变点火

本文介绍了美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室构建的一种生成式机器学习模型，该模型以超过70%的概率成功预测了美国国家点火装置（NIF）的一次聚变点火实验结果。研究背景是惯性约束聚变（ICF）实验，旨在通过高能激光压缩并加热氢同位素胶囊以引发核反应，为解决能源短缺问题提供高效能源解决方案。研究目的是开发一种能够准确预测聚变点火成功率的模型，以优化实验设计并提升聚变产出与效率。研究结论表明，该预测模型结合了大规模模拟数据库、贝叶斯分析和机器学习技术，能够有效预测未来实验的结果分布，为ICF实验及其他复杂工程系统的优化设计提供了新的框架。