使用深度强化学习控制聚变反应堆不稳定性，与 Aza Jalalvand - #682

这篇文章讨论了深度强化学习 (DRL) 在控制核聚变反应堆等离子体不稳定性方面的应用。重点是普林斯顿大学的研究学者 Azarakhsh Jalalvand 的工作，他开发了一个模型来检测和缓解“撕裂模式”，这是一种关键的不稳定性。文章重点介绍了数据收集、模型训练以及在 DIII-D 聚变研究反应堆上部署控制器算法的过程。它还涉及了人工智能在实现稳定高效的聚变能源生产方面的未来挑战和机遇。来源是来自 Practical AI 的一集播客。

• •深度强化学习被用于控制核聚变反应堆中的等离子体不稳定性。
• •开发了一个模型来检测和避免“撕裂模式”不稳定性。
• •控制器算法已部署在 DIII-D 聚变研究反应堆上。