用人工智慧可以解決核融合爐電漿崩潰的問題！

所以說，大家要來學物理，才能做出正確的選擇。

不過無論如何，只要「核融合」這種「究極的綠色能源」一出來，其他發電廠就給我靠邊玩沙去！電漿物理學家們，動作快點啊！

然後就是把核融合爐小型化做鋼彈！

目前的核融合反應爐的設計主流之一，是所謂的「托卡馬克裝置」（Tokamak），這個名字一聽就很有種「黑科技」的感覺，其實來自於俄語「具有磁線圈的環形裝置」的縮寫（這個設計是俄國科學家在1950年代提出，所以已經歷史悠久），所以也有人稱之為「環磁機」，目前「國際熱核融合實驗反應爐」（International Thermonuclear Experimental Reactor, ITER）就是使用托卡馬克裝置。另外一個系統是「仿星器」（Stellarator，大家都好會取「黑科技風」的名字喔），例如德國的「Wendelstein 7-X」。不論是哪一種裝置，都得將超高溫的電漿以磁場拘束在特定形狀空間內，之後再加溫到上億度的高溫來引發核融合。

由於電漿的溫度超級無敵高，所以就要用「所有物理系學生都會」的「磁瓶」（magnetic bottle，想知道的就來讀物理系哈哈）原理來懸浮、拘束這些劇烈運動的電漿，這可不是容易的事！所以一不小心就會發生「電漿崩潰」的恐怖事件：電漿脫離了磁場的拘束而接觸到真空腔體，如果整個電漿拘束崩潰，最慘的情況是造價以百億美元計算的裝置就此報銷。

因此防止、或至少預警電漿崩潰發生，就變成所有核融合反應器必須解決的問題，最直接的方法是直接從反應爐內監控到的數據，根據物理學進行第一原理的計算，判斷現在的狀態是否異常，並預測會不會發生崩潰，這個物理學家最行，可是要算太久，即使用超級電腦來算也來不及。拜人工智慧技術發展之賜，以及過去幾十年來各種實驗核融合爐累積下來的資料，現在可能可以用深度學習的方法來預警電漿崩潰：普林斯頓大學的電漿物理學家 Williams Tang，於4月17日在Nature上發表了一篇論文，利用「融合遞迴神經網路」這種專為監控核融合爐的深度學習方法，來對電漿崩潰發出預警。模擬的結果，可以正確的在電漿崩潰發生的30 毫秒（0.03秒）前，發出預警，無比珍貴的黃金0.03秒！

我們樂觀期待核融合的技術早日成熟，畢竟還有「米諾夫斯基粒子」這個秘密武器還沒登場呢！

這次也不會有人說這跟物理無關了吧？超超超級有關的好不好！

Nature 論文：https://www.nature.com/articles/s41586-019-1116-4

#超中二物理系主任雜記
#等我征服世界就把電漿物理學列為全人類必修
#鋼彈時代快來
#大家都愛RX78可是我比較愛RX93
#鋼彈上了當然重甲機神也要夾帶上
#重甲機神Baryon
#生命宇宙與萬事萬物什麼都馬跟物理有關
#話都給我講就好其之弐拾四

圖一：搭載了小型化核融合爐的RX-93 ν鋼彈（是希臘字的 Nu，不是英文的 V，不然就變成 LM312V04 V Gundam 了 XD）
圖二：搭便車的重甲機神Baryon，今年十月威秀系統全國聯映，大家要支持
圖三：ITER 的托卡馬克裝置