太阳的能量来自核聚变反应，即氢原子（H）向氦原子（He）转变过程中所释放的能量，氢弹爆炸也部分包含这个过程。自上个世纪 50 年代起，物理学家就希望能够控制聚变过程。如果人类能够在可控条件下利用核聚变反应的能量，地球上的清洁能源将几乎是无限的。
Google 与核聚变公司 Tri Alpha Energy 的合作项目，让我们离这个目标更进一步。Tri Alpha Energy 在加州运营核聚变反应器项目，双方的合作始于 2014 年。Google 和 Tri Alpha Energy 开发了一项新的流程，来筛选描述聚变反应器内部等离子体行为的海量数据。这个流程需要人将偏好输入一个高级 Google 机器学习算法，目前系统成功取得能量损失减少 50% 的结果。研究报告发表在《Scientific Reports》上。
Tri Alpha 的等离子体发生器使用了磁约束，也就是将进行聚变反应的等离子体陷于磁场中。与其他磁约束反应器不同的是，Tri Alpha 的反应器使用了场反转配置（field-reversed configuration），利用等离子体本身的涡流来逆转磁场，而不完全依靠机器上的外部磁性线圈。这样，一个自稳定的粒子旋转圆柱体就通过磁场保持在一定位置，其结构类似于烟圈。这个技术的优点在于，随着等离子体的能量升高，磁约束也变得更强，稳定性也越强。
向反应器中注射质子、电子和硼燃料，以创造和维持这个磁场反转配置，是极为复杂的。无穷的变量，使 Tri Alpha 一开始向 Google 寻求计算方面的帮助。但即使是 Google 著名的超级计算机也无法完成任务。研究人员表示，离子温度是电子温度的 3 倍，使等离子体远离热平衡。流体近似完全无效，所以至少要追踪 1 万亿以上单个粒子中的一部分，Google 级的计算资源对此无能为力。
解决办法是把一些人类的推理输入到问题中，这被称作“验光师算法”（Optometrist Algorithm）。因为变量太多，所以人类等离子技师会告诉计算机要去寻找那些特别的行为。如果粒子以特定方式行为表现怪异，或总体磁场强度下降，计算机可被编程来筛选数据，寻找相关原因。问题从而被简化为“寻找人类专家认为有趣的等离子体行为，而同时又不损坏机器。”这是人类与计算机合作进行工作的经典范例。
Tri Alpha Energy 为进行研究建造了一个新的更大的等离子发生器，命名为 Norman。机器用高能量中性粒子束加热等离子体，即中性束注射（NBI），然后用场反转配置捕获等离子体。
能量损失减少 50% 是了不起的，改进的磁系统也可以产生更多的离子热和等离子体能量。如今捕获等离子体并激发反应在实验室里是能够实现的，但反应输入的能量大于输出。随着像 Google 和 Tri Alpha 的验光师算法在数据提炼流程上的进步，未来数年我们将有可能见证能量正输出的聚变反应器的出现。
基建的造价，及核聚变是否使人类进入一个无限清洁能源的新时代，还有待观察。
1. https://research.googleblog.com/2017/07/so-there-i-was-firing-megawatt-plasma.html
2. http://www.popularmechanics.com/science/green-tech/news/a27484/google-fusion-energy-company-improve-plasma-reactor-ai/
Google 与核聚变公司 Tri Alpha Energy 的合作项目，让我们离这个目标更进一步。Tri Alpha Energy 在加州运营核聚变反应器项目，双方的合作始于 2014 年。Google 和 Tri Alpha Energy 开发了一项新的流程，来筛选描述聚变反应器内部等离子体行为的海量数据。这个流程需要人将偏好输入一个高级 Google 机器学习算法，目前系统成功取得能量损失减少 50% 的结果。研究报告发表在《Scientific Reports》上。
Tri Alpha 的等离子体发生器使用了磁约束，也就是将进行聚变反应的等离子体陷于磁场中。与其他磁约束反应器不同的是，Tri Alpha 的反应器使用了场反转配置（field-reversed configuration），利用等离子体本身的涡流来逆转磁场，而不完全依靠机器上的外部磁性线圈。这样，一个自稳定的粒子旋转圆柱体就通过磁场保持在一定位置，其结构类似于烟圈。这个技术的优点在于，随着等离子体的能量升高，磁约束也变得更强，稳定性也越强。
向反应器中注射质子、电子和硼燃料，以创造和维持这个磁场反转配置，是极为复杂的。无穷的变量，使 Tri Alpha 一开始向 Google 寻求计算方面的帮助。但即使是 Google 著名的超级计算机也无法完成任务。研究人员表示，离子温度是电子温度的 3 倍，使等离子体远离热平衡。流体近似完全无效，所以至少要追踪 1 万亿以上单个粒子中的一部分，Google 级的计算资源对此无能为力。
解决办法是把一些人类的推理输入到问题中，这被称作“验光师算法”（Optometrist Algorithm）。因为变量太多，所以人类等离子技师会告诉计算机要去寻找那些特别的行为。如果粒子以特定方式行为表现怪异，或总体磁场强度下降，计算机可被编程来筛选数据，寻找相关原因。问题从而被简化为“寻找人类专家认为有趣的等离子体行为，而同时又不损坏机器。”这是人类与计算机合作进行工作的经典范例。
Tri Alpha Energy 为进行研究建造了一个新的更大的等离子发生器，命名为 Norman。机器用高能量中性粒子束加热等离子体，即中性束注射（NBI），然后用场反转配置捕获等离子体。
能量损失减少 50% 是了不起的，改进的磁系统也可以产生更多的离子热和等离子体能量。如今捕获等离子体并激发反应在实验室里是能够实现的，但反应输入的能量大于输出。随着像 Google 和 Tri Alpha 的验光师算法在数据提炼流程上的进步，未来数年我们将有可能见证能量正输出的聚变反应器的出现。
基建的造价，及核聚变是否使人类进入一个无限清洁能源的新时代，还有待观察。
1. https://research.googleblog.com/2017/07/so-there-i-was-firing-megawatt-plasma.html
2. http://www.popularmechanics.com/science/green-tech/news/a27484/google-fusion-energy-company-improve-plasma-reactor-ai/
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