美國普林斯頓大學和普林斯頓等離子體物理實驗室的研究人員已研發一個可用于實時預測聚變堆等離子體不穩定性的人工智能模型。該模型能夠預測被稱為“撕裂模不穩定性”的等離子體不穩定性。這種不穩定性由等離子體中的電流和壓力梯度相互作用引起，是導致等離子體破裂的主要原因之一。相關研究成果已在近期出版的科技期刊《自然》上發表。

聚變能商業應用目前面臨著許多重大技術和工程挑戰，其中一個是等離子體可能失去穩定性，導致等離子體大規模破裂，進而導致聚變反應不能持續。

研究人員使用美國DIII-D國家聚變設施的實驗數據來訓練這一模型。結果表明，該模型可以提前300毫秒預測撕裂模不穩定性。300毫米足以供人工智能控制器調整聚變堆運行參數，確保等離子體運行的穩定性。