核聚变研发竞赛:无放射性的“小太阳”正成为现实
2022/03/05 | via.媒体  BBC网站,节选 / 2022.02.11 | 收藏本文
得益于谷歌庞大的计算能力,一家美国公司正在通往可控核聚变能源的道路上。
通过应用能够自我迭代的软件,TAE技术公司已将曾经需要两个月的任务缩短到几个小时。谷歌将其在“机器学习”方面的专业知识借给该公司,以加快实现可控核聚变的时间表。核聚变有望提供丰富的低碳能源,它与太阳释放能量的过程相同。
现有核能以裂变为基础,在裂变过程中,一种较重原子分裂成较轻的原子。核聚变的工作原理是将两种轻原子结合起来,生成一种更重的原子。通过使用被称为等离子体的高温带电气体,快速移动的粒子可以融合,释放出能量。当聚变产生的能量超过投入的能量时,它在经济上证明是可行的。但还没有人做到这一点,尽管人们为“在地球上建造一颗恒星”进行了长达80年的努力。
挑战是巨大的,但核聚变行业的一些人希望,创新思维和颠覆性技术可以帮助打破这种情形。TAE的首席执行官班德波尔表示,“我想先做到聚变,但任何人做到也是英雄。”
TAE科技公司位于洛杉矶东南部的福特希尔兰赫,已经筹集了超过8.8亿美元的私人资金,高于其他任何核聚变公司。该公司获得来自高盛公司、洛克菲勒家族和已故的微软公司联合创始人保罗·艾伦的支持。
该公司的30米长的聚变筒,以TAE的创始人、2014年去世的物理学家诺曼·罗斯托克的名字命名为C2W“诺曼”。它代表了一种与世界上最大的聚变实验所使用的甜甜圈形“托卡马克”不同的方法,后者在价值数十亿欧元的ITER项目中使用。
控制数千万度的等离子体需要一个精调细控的系统。谷歌在机器学习方面的优势,即算法随着经验而不断改进,已被用于优化TAE的聚变装置。这个过程曾经需要两个月左右,但有了机器学习,“我们现在可以仅在一个下午完成。”班德波尔表示。
机器学习被用来重建核聚变实验期间所发生之事,这也被称为“拍摄”。多股数据可以被拉到一起,以便更深入地了解这个过程。班德波尔解释称,这是个令人难以置信的算力密集型问题,在此之前很少有人试图解决该问题。他表示,与谷歌合作的结果可能会使该公司的长期规划提前一年,该规划打算在2030年之前推出商业核聚变测试设备。
经过近25年的发展,TAE开创了超越核聚变应用的技术。它正在完善一种被称为硼中子捕获疗法的技术,以期将其用于癌症治疗。它还成立了一个新的部门,将其在C2W“诺曼”工作中产生的电源管理系统商业化,用于电动汽车和能源储存领域。