基于物理信息深度学习的国家点火装置聚变点火预测研究

来自美国国家点火装置(NIF)的研究团队开发了一种结合辐射流体动力学模拟、深度学习和贝叶斯统计的生成式机器学习模型。该模型成功预测了惯性约束聚变(ICF)实验的点火结果，准确率超过70%，为聚变能源研究提供了可靠的预测工具。

　　

在国家点火装置(NIF)进行的惯性约束聚变(ICF)实验中，研究人员取得重大突破——产生的聚变能量首次超过了驱动实验的激光能量。这项开创性研究采用了一种创新的预测方法：将辐射流体动力学(radiation hydrodynamics)模拟与深度学习技术相结合，并整合实验数据和贝叶斯(Bayesian)统计分析方法，构建出具有物理约束的生成式机器学习模型。

该模型在实验前就展现出惊人的预测能力，以超过70%的概率准确预判了这次点火实验的成功。这种"物理信息+AI"的混合建模方法突破了传统模拟需要人工调参的局限，为惯性约束聚变研究提供了更可靠的预测工具。编辑特别指出，这项技术不仅成功预测了首次点火实验，还能准确评估后续相同设计实验的统计结果，展现出良好的泛化能力。

这项研究标志着人工智能技术在核聚变研究领域取得重要应用突破，为未来聚变能源开发提供了新的技术路线。通过机器学习与物理模型的深度融合，研究人员开辟了一条加速聚变能源研发的创新路径。