近日，核工业西南物理研究院联合浙江大学、之江实验室等单位，在磁约束核聚变等离子体智能控制领域取得重要进展。研究团队基于中国环流三号(HL-3)托卡马克的实验数据，成功开发并验证了一套具有国际先进水平的等离子体控制方法，为未来聚变堆的稳定、高效运行探索了新的技术路径。相关研究成果在国际顶级学术期刊《Nature》旗下的物理学Q1期刊《Communications Physics》上发表。
托卡马克被认为是有望率先实现聚变能源应用的可控核聚变技术途径，其核心挑战在于对超高温等离子体进行长时间的精确约束和稳定控制。传统控制方法高度依赖复杂的物理模型和第一性原理模拟器，计算耗时长，难以满足如强化学习等先进控制算法的快速、高效训练的需求。因此，构建兼具高精度与高效率的等离子体动态预测模型，对未来聚变装置如国际热核聚变实验堆(ITER)的智能化运行具有重要意义。
在此次研究中，团队创新性地构建了一套完全基于中国环流三号历史实验数据的动理学模型。该模型融合了长短期记忆网络(LSTM)、自注意力机制及计划采样等人工智能技术，有效克服了在长期预测中由模型自回归特性导致的累积误差难题，能够高保真地预测等离子体电流、位形等多个关键参数的演化。
与基于第一性原理的传统建模方式相比，该数据驱动模型显著提升了强化学习智能体的训练效率——训练时间从数十小时大幅缩短至数十分钟。研究团队将该智能体成功部署于中国环流三号的等离子体控制系统，在真实的物理实验环境中完成了等离子体电流与位形参数的闭环磁控制。实验结果表明，该智能体不仅能精准跟踪复杂的等离子体位形目标，在面对训练中未出现过的新控制目标时，亦展现出优异的“零样本”适应能力和控制鲁棒性。
这项研究在国际上率先成功构建了一条从真实实验数据到端到端智能控制的全新路径，不仅为中国环流三号的高效运行提供了快速可靠的智能控制解决方案，也为ITER及未来商用聚变堆的常态化、自动化运行控制奠定了重要的理论与实验基础。
