AI能控制核聚变到什么程度？六所超级计算机「双星」与研究现况

磁场约束的超高温等离子体，变化速度快到人类看完屏幕再操作已来不及。若将运转交给AI，核聚变能源是否就能迅速实现？

要回答这个问题，最好区分「计算物理」「从资料学习」与「操作实机」。沿着青森县六所村超级计算机「双星」及海外AI控制实验，可以发现研究的精彩之处，不是全能人工智能，而是连接这三件事的方法。

超级计算机是大量平行处理计算的设备。高性能计算（HPC）数值模拟，依据描述物理定律的方程式，计算温度、密度与磁场等变化，用来研究「为什么发生」以及「改变条件会如何」。

机器学习则是从资料或试验结果学习预测、判断规则的方法。例如强化学习会对接近目标的操作给予较高评价，通过尝试学会操作策略。生成文字的AI与控制等离子体的AI，用途并不相同。

两者与其说竞争，不如说合作。物理模拟可作为AI练习场，学习后快速决定操作；反过来，也可用计算或实验资料建立机器学习模型，近似耗费资源的处理。重要的是分别评估电脑速度、预测可靠度与控制成果。EPFL研究解说

本文Frontier照片是美国橡树岭国家实验室的实际HPC设备，不是六所的「双星」。Frontier官方介绍

QST六所核聚变能源研究所有一套由QST与NIFS共同运作的「等离子体模拟器」。它于2025年7月1日开始运转，同年12月获得昵称「双星」，以两颗星象征两家研究机构合作。运转开始公告／命名公告

理论运算性能合计40.4千万亿次浮点运算每秒，包含以CPU为主、结合CPU与GPU的APU，以及大容量内存三种不同系统。这是计算能力指标，不是AI正确率，也不是核聚变发电输出。现行系统规格

QST说明其用途包括ITER与JT-60SA实验预测、运转情境评估及原型炉设计等，是在装置实验前比较候选条件、再将实验结果与计算比对的基础。有GPU不代表所有计算都是AI，大规模物理模型计算同样是重要用途。NIFS联合公告

答案是肯定的，但必须明确说明控制对象与条件。

EPFL与DeepMind于2022年刊登在《自然》的研究，在瑞士TCV实验装置验证深度强化学习磁控制。先在模拟中学习操作策略，再转移至实机，控制细长形状及特殊配置等多种等离子体形状。同行评审论文

有趣的是，AI并非从零发现核聚变定律。包含物理研究累积的模拟器成为练习场，AI朝研究者设定的目标学习操作。不是「AI或物理」二选一，而是将既有知识用于学习。

开头与本文照片分别展示TCV等离子体与真空容器内部。能控制形状很重要，但不表示研究已达成电厂自主运转或向电网送电。

2024年刊登于《自然》的美国DIII-D研究，展示下一阶段进展。对象是扰乱约束的撕裂不稳定性。研究以过去实验资料建立预测模型作为学习环境，通过强化学习制定调整加热束功率与等离子体形状的控制策略。PPPL研究解说

目标不是一有危险就持续降低功率，而是在保持高等离子体性能的同时，避开导向不稳定的路径。论文展示实机回避成果，也明确定位为概念验证，仍需更多实验与调整。

而且论文也有未能避免的案例。即使预测危险并尝试降低加热，却已达另外设定的功率下限，无法继续调整。若预测不能配合设备可采取的操作范围，仍无法解决问题。这也适用于工厂设备或机器人导入AI。论文实验结果与限制

六所也推进不只将计算用于实验后分析的研究。2025年12月NIFS、QST等联合公告，报告通过学术信息网络SINET6，连接岐阜县土岐市大型螺旋装置LHD与约1,000公里外等离子体模拟器的远程控制。

采用的方法是利用观测更新模型的「数据同化」与预测计算。占用2万个CPU核心，接收LHD测量值并回传加热、粒子供应指令。联合公告表示，已验证以温度与密度为对象的多变量实时预测控制。QST联合公告

不能将此案例与前述强化学习当作同一技术。数字孪生是使用对应实物模型的机制，本身不是机器学习的同义词。这里的重点是让观测、计算、通讯与操作及时衔接，不是远程超级计算机自主运转整座商用电厂的实证。

在某实验装置成功，不代表可直接在另一装置运作，因为传感器、可用致动设备与等离子体条件不同。DIII-D论文也指出，未来ITER与发电炉的测量和操作条件不同，需要相应控制策略。

此外，核聚变设施控制不只有等离子体操作。例如ITER设计将设备保护与安全系统，和一般运转控制分开。本文照片是ITER临时中央控制室记录，不是上述AI实验现场。导入AI模型与建立全设施保护，是不同工作。ITER控制架构

以下是商业分析。AI企业需要回答的不只是「准确率很高」这类平均值，还包括在哪些条件验证、遇到未知状态如何反应，以及判断延迟或测量缺失时改用什么。测量与控制企业也能从时间同步资料、测试程序及既有设备接口找到切入点。

阅读研究成果时，应确认三件事：预测或控制了什么？在实机验证到哪些条件？还没有证明什么？AI并未一次解决材料寿命、燃料循环与发电成本。但作为增加可测试候选方案、加快因应变化的技术，它已开始改变核聚变能源研究的方法。