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可控核聚变撞上人工智能,会擦出什么火花?

来源: 世界知识 ,作者安雨康 凌宵鹏 发布日期:2024-05-16

核聚变是将两种氢同位素——通常是氘(音“刀”)和氚(音“川”)——加热到极高温度,使原子核熔合,释放出氦和以中子形式存在的大量能量的过程。理论上,几克反应物就可产生一太(即一万亿)焦耳的能量,这相当于发达国家一个人在60年内所需的能量总和。氘氚聚变不同于铀钚裂变,主要产物为惰性气体氦,不产生温室气体以及其他污染物质,完全不生成放射性产物,不会对大气和环境造成污染,因此可控核聚变被公认是解决能源及环境问题的终极路径之一。

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实验中的新一代人造太阳“中国环流三号”(2023年8月29日摄)。新华社记者 薛晨 摄


文 | 安雨康 凌宵鹏


本文转载自微信公众号“世界知识”(ID:wap1934-1),原文首发于2024年5月12日,原标题为《【世界知识】安雨康 凌宵鹏:可控核聚变研发将因人工智能而提速》。


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何为可控核聚变


聚变反应发生在等离子体的物质状态中,等离子体是由正离子和自由移动的电子组成的热带电气体,其性质极其不稳定。为在高温、高压下实现对等离子体的“可控约束”,核聚变发展出了磁约束和惯性约束两种主要路径:前者主要依靠环形磁场维持等离子体的稳定,如托卡马克(EAST)、仿星器等构型,被公认为是最接近实现商业发电的技术路线;后者依靠激光等高能射线,对聚变靶丸进行烧蚀,通过高温、高压压缩引发聚变反应。理想情况下,聚变过程放出的能量能使剩余燃料发生燃烧,即实现“点火”。2022年12月以来,美国劳伦斯·利弗莫尔实验室的国家点火装置(NIF)在惯性约束聚变实验中先后四次实现输出能量大于输入能量的净能量增益(聚变增益系数Q值大于1),取得历史性突破。


实现聚变反应所需的关键技术,对磁约束聚变而言是加热、约束(实现聚变)和维持(长时间或平均长时间的聚变反应),对惯性约束聚变而言是压缩、点火和高重复频率点火(激光器、黑腔等装置难以承受长时间高温高压)。虽然美国国家点火装置在压缩、点火、净能力增益等领域取得历史性突破,但“激光聚变”本身并不是合适的商业化路径。因为,惯性约束聚变需要激光具有极高的能量,但激光系统本身的能量效率极低,99%以上的能量在到达聚变靶丸之前就损失殆尽,这使聚变反应的“能量产出”远远无法弥补“能量投入”。


以美国国家点火装置为例,有报道称其激光器的能量转换效率为0.5%,这意味着在2022年12月的实验中,可能使用了400兆焦的电能产生2.05兆焦的激光,再产生3.15兆焦的聚变能量。除了激光器本身的能量转换效率有限外,最麻烦的是,激光器与聚变靶丸(在一个黑腔结构内)相距不远,聚变能量输出过大会损害激光系统,激光器的成本可能是聚变所产生电力价值的几亿倍。为此,国家点火装置为聚变能量输出设定了上限。劳伦斯·利弗莫尔实验室已明确表示不考虑核聚变的商业化转型,将继续专注于原理研究。

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可控核聚变实验装置示意图。


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插上人工智能的翅膀


长期以来,磁约束核聚变的发展,受制于高功率等离子体难以控制、高温超导材料等工程和技术难题。近年来,在机器学习和人工智能助力下,磁约束核聚变技术不断取得新进展。在机器学习的帮助下,研究人员在高维数据中寻求最优解的能力不断提升,甚至借助人工智能提前干预极端复杂的等离子体运行。


2022年以来,谷歌公司旗下的DeepMind与瑞士洛桑联邦理工学院等离子体中心联合,开发了一个人工智能学习系统,在瑞士的托克马克装置上多次试验,成功控制磁线圈两秒钟,这是反应堆过热前的最长运行时间。2024年2月,普林斯顿等离子体物理实验室的研究人员在《自然》杂志上发表论文,宣布其使用美国聚变设施的实验数据,训练了一个可以预测等离子体不稳定性的人工智能模型,实现了对等离子体的超前干预。


随着人工智能在等离子体稳定运行、高温超导技术、精密设计和加工制造等领域的应用,在更小装置中稳定约束等离子体成为可能,从而降低了核聚变装置的成本、时间和组织复杂性,带动更多高校、研究机构和私人资本入局。例如,人工智能可以对新型高温超导材料(如REBCO磁体)进行重新设计,缩短工程研发和设计周期,也在激光系统优化设计、光束控制以及特性表征等方面都取得良好效果。


人工智能的长期发展与可控核聚变等能源突破密切相关。人工智能是高耗能产业,高端芯片制造(如光刻机)、大模型训练等都需要消耗大量电力并产生大量碳排放,数据中心、超级算力中心更是堪称“吞电怪兽”。据测算,培养一个像ChatGPT这样的大模型需要至少300吨二氧化碳。由人工智能驱动的搜索所消耗的能源是传统网络搜索的四到五倍。美国《大众科学》认为,训练人工智能模型所需的大量数据会将大幅增加全球数据服务器碳排放,目前该行业已占全球温室气体排放量的2%~3%。“开放人工智能”(OpenAI)首席执行官萨姆·奥尔特曼表示,人工智能行业终将面对“能源危机”。为此,推动更有利于气候变化的能源,尤其是核聚变或更便宜的太阳能、储能,是人工智能优先发展方向。


在美国硅谷精英的推动下,“人工智能+可控核聚变”正出现协同发展效应。OpenAI的重要投资者比尔·盖茨就是可控核聚变的坚定拥护者,其参投的联邦聚变公司(CFS)正建造全球最强大的高温超导体线圈,希望在2025年完成装置建设并实现正向增益。奥尔特曼在出任OpenAI首席执行官前,曾担任著名投资孵化器“创造函数”(YC)总裁,而核聚变领域的初创公司“太阳神能源”(Helion)是奥尔特曼关注并投资的首批硬科技公司之一。奥尔特曼曾在2015年向“太阳神能源”投资950万美元,2021年又以个人名义提供3.75亿美元,从而成为该公司最大投资人和董事会主席。


“太阳神能源”正在建设名为“北极星”的原型反应堆,宣称将在2024年年内展示通过核聚变发电的能力。2023年5月,微软与“太阳神能源”签署购电协议,计划在2028年及之后从其购买50兆瓦电力,这是核聚变领域首次签署售电协议。此外,各国科技巨头,如谷歌、亚马逊、腾讯等都在核聚变领域有所投资布局。2023年,全球有30多个核聚变项目获得风险投资。截至2023年末,全球核聚变市场规模超过3000亿美元,预计在2030年有望达到5000亿美元。


近年来,美国两党围绕能源政策相互攻讦、极化严重,但在核能领域基本能达成一致意见。特朗普政府以来,两党相继通过了《核能创新能力法案》《核能领导法案》等,消除核能的一些财务和技术障碍,将能源部的工作重点转移到示范先进反应堆上。


拜登上台后,《两党基础设施法案》为美国民用核项目提供60亿美元信贷资金;《通胀削减法案》对在运和新建核电站实行税收抵免;向能源部提供2500亿美元贷款和担保,用于鼓励升级和重启包括核电站在内的清洁能源设施;提供7亿美元帮助完善其高丰度低浓铀的国内供应链;由能源部核能办公室拨款1.5亿美元用于加强国家实验室的基础设施建设。2023年3月,美国能源部发布《先进核能商业化路径》报告,提出美国到2050年可能需要建成2亿千瓦核电装机容量,并在2030年启动先进核能的商业化部署。


在政府指引和资助支持下,美国核工业在“停滞”多年后,实现了一系列发展。2022年7月,美国核能管理委员会通过了第一个小型模块化核反应炉设计认证申请。2022年10月,沃格特勒3号AP1000机组完成首次装料,这是近30年来美国首个正式启动建设的核电项目。美国期待在人工智能助力下,尽早占据可控核聚变的战略制高点,形成“人工智能+可控核聚变”的复合创新模式,推广模块化小型推等应用场景,最终产生颠覆性的战略影响。


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美国要与中国竞争


2023年12月,美国能源部的核聚变能源办公室(FES)发布《构建桥梁:核聚变办公室愿景报告》,报告指出,全球核聚变能源赛道的竞争日趋激烈,中国在核聚变专利数量和专利竞争力领域超过了美国。根据核聚变科学与技术路线图,在2025年前,美国将通过支持政企合作、种子基金、分散投资、里程碑计划、国际合作等方式,实现核聚变科技创新。同期,在第28届联合国气候变化大会(COP28)期间,美国发布了以推动核聚变发电商业化的首份国际合作计划。美国气候变化特使克里表示,美国将与其他国家深化政企合作,加快核聚变的商业化进程。


我国将核聚变视为战略新兴产业,在核聚变科研领域已经处于全球领先地位。中国超导托卡马克在2021年创造了等离子体运行101秒的记录后,2023年实现等离子体运行400秒以上。2023年8月,设计参数最高、规模最大的核聚变大科学装置“中国环流三号”首次实现100万安培(1兆安)等离子体电流下的高约束模式运行,再次刷新中国磁约束聚变装置运行纪录。我国也高度重视“人工智能+核聚变”的协同技术开发。2024年3月,国家发展与改革委员会公布2024年国民经济和社会发展计划草案,明确提出开展“人工智能+”行动,持续推进核聚变等前沿技术开发。国务院国资委立足中央企业培养新质生产力,加快中央企业战略性新兴产业布局,提前布局可控核聚变。


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