想像一下看我最喜歡的電影。代表失踪的信息全部是圖像。如果人工智能（AI）能夠分析視頻的每個幀並自動發出聲音，請像圖片中一樣，閱讀嘴唇並註意每次腳撞到地板時會發生什麼？
根據普林斯頓大學的Azarakhsh Jalalvand，這是新AI背後的一般概念，它填充了有關燃料燃料的缺失信息。 Jalalvand是AI的作家，也稱為Diag2diag，剛剛在自然通信中發表。 ”我們找到了從系統中的大量傳感器中帶來來自大量傳感器的數據並為該系統中各種類型的傳感器創建合成信息。這可以提高控制的耐用性，同時降低未來融合系統的複雜性和成本。 “ DIAG2DIAG可能通過增加失敗或退化的傳感器的細節和恢復以確保重要環境，在其他系統（例如航天器和機器人手術）中有應用。 ”
研究是普林斯頓大學，能源系（DOE），塑料物理學，物理學（PPPL），Chung -Ang大學，哥倫比亞大學和首爾國立大學的國際合作的結果。用於開發AI的所有傳感器數據都是根據DOE用戶的DIII-D國家融合工廠的實驗編制的。
新的AI增強了科學家可以在融合系統中檢查和控制血漿的方法，並可以幫助商業融合系統將來成為可靠的電力。 “今天的融合設備都是實驗性操作。因此，如果傳感器發生任何事情，可能發生的最糟糕的事情是我們浪費時間才能開始實驗。但是，如果我們將融合作為能源來源
AI可能導致緊湊而經濟的融合系統。
DIAG2DIAG這個名字源自“診斷”一詞，這意味著在血漿分析和包括Plaosa寺的傳感器中使用的技術。診斷通常使用測量，通常與第二部分一樣快。但是，有些人經常測量血漿，無法檢測到快速發展的血漿的不確定性：血漿突然變化可以使其可靠的能源產生。
融合系統中有許多診斷，可以測量血漿的不同特徵。例如，湯姆森散射是一種診斷技術，該技術被稱為Tokamaks。湯森的診斷測量了稱為電子的顆粒的溫度以及密度：該區域中包含的電子量。快速使用但不夠快，以提供物理物理學對於使血漿穩定和最大效率的細節。
“ DIAG2DIAG是您診斷的增加，而無需使用硬件，” Egemen Kolemen，這是PPPL和能源與環境和工程中心的研究的主要審計師，以及Porment Ton的航空和空間。
這對於湯姆森（Thomson）的散射非常重要，因為其他診斷不能在血漿邊緣（稱為講台）的邊緣進行測量。它是檢查中血漿中最重要的部分。但是，很難仔細檢查科學家的基礎以提高血漿的效率，以便他們可以從融合反應中學習獲得最大能量的最佳方法。
要使融合能源成為美國能源系統的重要組成部分，它必須是經濟和可靠的。 DIAG2DIAG研究團隊的一部分的Ppplyeun Kim的Ppplyeun Kim研究人員說，AI朝著美國的目標邁向了這些目標。金說：“今天的託卡馬克斯（Tokamaks）今天有很多診斷。但是，未來的貿易系統必須更少。這將有助於通過減少與能源生產的無關組件來幫助融合反應堆變得更加緊湊。“診斷診斷也有助於增加機器內部的空間，使系統內部的空間更加容易，使該系統更容易，並更加可靠，更有可能出現錯誤的機會。它還有助於降低維護成本。
PPPL：AI中的領導者接近血漿融合。
研究小組還發現，AI數據支持有關阻止血漿破壞的一種方法的主要理論。世界各地的融合科學家正在操作如何控制翻譯模式（ELMS），這是融合反應堆中一種強大的能量，可以嚴重破壞反應堆的內壁。一種傾向於停止榆樹的方法之一涉及使用RMPS磁鐵（RMP）：用於將血漿存儲在廁所內的磁場發生的微小變化。 PPPL是研究負責人。 Elm-Supression借助有關AI和傳統方法的最新文件來阻止這些問題。一種理論表明，RMP在等離子體邊緣創建了“磁島”。這些環境會導致等離子體平坦的溫度和密度，這意味著在等離子邊緣的測量值更加一致。
“由於湯姆森診斷的局限性，我們無法觀察到這一禁令。” PPPL Qiming Hu的主要研究科學家在項目“ Diag2diag，提供了有關這種情況如何發生以及如何發展”的更多詳細信息。
儘管磁島可能會導致額外的ELMS研究表明，也可以通過使用RMP提高DIAG2DIAG PLAS的穩定性來定制它們。創建有關禁止血漿底部溫度和密度的新證據。這支持了磁島的理論。為了抑制榆樹，了解這種機制對於商業融合反應堆的發展很重要。
科學家正在按照計劃擴大DIAG2DIAG範圍的計劃進行操作。科萊門觀察到，許多研究人員對嘗試AI表示興趣。他說：“ DIAG2DIAG可以與其他融合診斷一起使用，並與其他已經消失或有限數據的分支一起使用。”
這項研究得到了DOE在DE-FC02-04ER54698，DE-SC002270，DE-SC002272，DE-SC0024527，DE-SC0020413，DE-SC0015480和DE-SC0024626（MSIT）的支持下。 2025-97
