融合系統聯邦（CFS），美國能源部（DOE）（PPPL）（PPPL）和Oakkridge國家實驗室之間的公共部門與私營部門之間的合作導致了新的人工智能（AI）的使用。
新的AI可以為提高未來融合系統速度的軟件奠定基礎。此類軟件還可以通過調整等離子體來實現融合操作期間的良好決定，從而使啟動前可能會阻礙的問題。
“這項研究表明，您可以使用現有代碼並創建AI代理，該代理將加速您在控制和情況計劃方面獲得有用的答案和開放有趣渠道的能力。”邁克爾·丘吉爾（Michael Churchill），紙張，融合工程和熱設計的作者。
太陽和恆星可以在地球上提供無限的電力來控制它的融合反應。研究人員需要克服重要的科學和工程挑戰。一個挑戰是處理來自等離子體的強烈熱量，該血漿比在稱為Tokamak的融合容器中使用磁場被囚禁時比太陽的核心要熱。該熱量將影響獎杯的何處以及在其他部件的陰影中，作為圖形的鑰匙。
“面對Tokamak等離子體的組件可能會暴露於血漿，該等離子體非常熱，可以溶解或損壞這些元素。”可能發生的最糟糕的事情是您必須停止操作。 ”
PPPP通過政府和私人夥伴關係擴大影響。
特別是為了模擬SPARC的一小部分而創建的ML熱量：目前，Tokamak目前正在CFS建設中。馬薩諸塞州希望在1977年展示淨能量，這意味著SPARC將產生比消費更多的能量。
熱模擬會影響SPARC的內部，是該目標的中心，也是一個巨大的計算機挑戰。為了破壞挑戰，是團隊專注於Sparc的部分，那裡的熱量是最激烈的熱量，與Tokamak的材料牆一部分形成鮮明對比，Tokamak的代表是機器底部附近的15個瓷磚的代表，是機器排氣系統的一部分。
為了創建這樣的模型，研究人員將創建一種稱為Shadow Mask的東西。陰影蒙版是磁性陰影的3D圖，它是融合系統內部組件表面上的特定區域，直接受到熱量保護。這些陰影的位置取決於音調內部的形狀以及它們與有限磁場的相互作用的方式。
創建一個模型以提高融合系統的效率。
最初，開放式Surz計算機程序稱為熱或通量工程熱分析工具計算了這些陰影面罩。熱量是由CFS Tom Looby經理與Matt Reinke博士學位期間創造的，Matt Reinke目前是SPARC診斷團隊的負責人，最初是在排氣系統中用於國家托魯斯（National Torus）的PPPPL試驗。
從組件表面的磁場的熱量，ML，軌跡，查看湯米內部的另一個相交，如果是的，則該區域將被標記為“陰影”。但是，遵循這些線條並發現它們與3D幾何形狀與重要的瓶頸相交。單個模擬可能需要30分鐘，並且對於復雜的幾何形狀而言，可能需要更長的時間。
ML熱量跳動。該瓶頸將計算加速為幾毫秒。它使用深神經網絡：AI的類型，具有隱藏的數學操作層和參數，這些層與信息一起使用，以通過尋找表單來學習特定的工作方法。熱-ML的深神經是使用SPARC模擬數據庫訓練的，從熱量開始大約1000次，以學習如何計算陰影面罩。
當前的ML熱量與SPARC排氣系統的特定設計有關。它僅適用於Tokamak的小部分，是熱代碼中的加固。但是，希望擴大能力來總結任何排氣系統和大小的影子麵罩的能力，包括面對Tokamak等離子體的其餘組件。
DOE根據合同支持這項工作。 DE-AC02-09CH11466和DE-AC05-00OR22725，也得到了CFS的支持
