RMP
可控核聚变新里程碑,AI首次实现双托卡马克3D场全自动优化,登Nature子刊
编辑 | X几十年来,核聚变释放能量的「精妙」过程一直吸引着科学家们的研究兴趣。现在,在普林斯顿等离子体物理实验室(PPPL)中 ,科学家正借助人工智能,来解决人类面临的紧迫挑战:通过聚变等离子体产生清洁、可靠的能源。与传统的计算机代码不同,机器学习不仅仅是指令列表,它可以分析数据、推断特征之间的关系、从新知识中学习并适应。PPPL 研究人员相信,这种学习和适应能力可以通过多种方式改善他们对聚变反应的控制。这包括完善超热等离子体周围容器的设计、优化加热方法以及在越来越长的时间内保持反应的稳定控制。近日,PPPL 的
5/22/2024 7:20:00 PM
ScienceAI
- 1
资讯热榜
标签云
人工智能
OpenAI
AIGC
AI
ChatGPT
DeepSeek
AI绘画
数据
机器人
谷歌
模型
大模型
Midjourney
智能
用户
学习
开源
GPT
微软
Meta
AI创作
图像
技术
论文
Stable Diffusion
马斯克
Gemini
算法
蛋白质
生成式
芯片
代码
英伟达
腾讯
神经网络
计算
研究
Sora
AI for Science
3D
Anthropic
AI设计
机器学习
GPU
开发者
场景
华为
预测
伟达
Transformer
百度
苹果
深度学习
AI视频
模态
人形机器人
xAI
驾驶
字节跳动
文本
搜索
大语言模型
Claude
Copilot
具身智能
神器推荐
LLaMA
算力
安全
应用
视频生成
科技
视觉
亚马逊
干货合集
2024
AGI
特斯拉
训练
大型语言模型