人工智能能发明可控核聚变吗

人工智能已经展现出解决复杂问题的能力。DeepMind的AlphaFold成功预测蛋白质结构，IBM的Watson协助癌症诊断，这些系统通过分析海量数据发现人类难以察觉的模式。核聚变研究需要材料科学、等离子体物理和工程学的交叉知识，AI可以处理托卡马克装置中的海量传感器数据，优化磁场约束，预测材料在极端条件下的性能。麻省理工学院的AI系统已经能设计出比人类专家更高效的核聚变反应堆组件。

人工智能还能加速核聚变商业化进程。通用原子能公司使用机器学习将等离子体稳定性提升40%，英国的Tokamak Energy利用AI将超导磁体研发周期缩短60%。CERN的大型强子对撞机产生的数据需要AI分析才能发现新粒子。核聚变能源公司Helion通过AI优化脉冲功率系统，将能量输出提高25%。这些进展表明AI不仅能辅助核聚变研究，还能直接推动技术突破，使清洁能源梦想更接近现实。