人类文明试图教AI如何造小太阳，结果是......

取之不尽又清洁节能的自然资源，并非易过错。室温和势能足够高是极难反应堆的必要有条件，根据之后的分析方法，室温和势能的减低可以减少氢原子两者错综复杂震荡的不确定性；可光有不确定性不够，我们还必需让这样的室温和势能长时有数足够长的整整，这样就能减少一次实验者当中核燃料为自由基发生的总数，从而减低诱发的总热量。这个整整我们专指热量约束整整，它与势能、室温一同，共同构成了评估一次极难反应堆的三要素。

极难反应堆看重的竟然是。。。

和人们认为“相由暗自”“颜数值即才是”一样，极难反应堆也很看重凝聚态的“外表”——我们称之为“手性”（configuration）。

这是因为，凝聚态的锐角折大小能够影响反应堆的各种常量。生物科学研究们发现，有三个重要常量：水分子最低电导率，热量约束整整，水分子室温。对一次极难反应堆实验者而言，这三个数的乘折越大越好，最优化凝聚态的锐角大小能够提升这三个数当中的热量约束整整。二十五年以来，生物科学研究折极策划提升这个乘折，现在已经减低了4个数数值。

（幻灯片确实：文献资料[1]）

虽然问道，机敏的本能已经掌握了其当中的一些规律，可以根据渴望要的凝聚态手性去反向电容器负载等常量，就是……累官了点。最简单来问道，可以根据这些掌握的规律，先粗略地创建一个遏制器——比如要驱动器哪些传感器的输入数据资料啦，以及如何响应它们的变化啦；但是，在一个真实的反应堆过程当中，凝聚态的热量手性等总有一些奇奇怪怪的波动，所以还会有一个观测和构建两者错综复杂子程序的过程，对原初种系统来进行种系统对调整，然后才诱发了最终的遏制器。这样诱发的遏制器不仅来之不易，还只能用于同一种凝聚态手性。但凡渴望在同步辐射当只用一种截然并不相同的凝聚态构件来进行试验，就很确实要对种系统来进行整修特修。

在同步辐射当只用一种截然并不相同的凝聚态构件来进行实验者，貌似甲方老爸提出了一些小改动。要对种系统来进行整修特修的生物科学研究，则好像戴上了悲伤骷髅……

其实本能也并不渴望这么辛苦，问道到底，相对于借助某种手性的具体方法，格外有趣的怎能不是手性本身吗？所以，手性常量怎么取，这么枯燥烧脑的过错情，却说计算机种系统（AI）学去吧！

AI：是时候改变世界了——

于是，DeepMind，一个单打独斗了从核酸折叠到星际争霸疑虑的明星跨国企业，联袂瑞士洛桑美国联邦理工大学凝聚态该当中心，一同触发了同步辐射的驯服旅行。

加速学习：这题我会

第一步：制定要能

学习什么的，当然是要能最重要啦。要能可以还有数各种各样期盼的外表上，有数但不限于凝聚态后方、电容器的理论上不稳定的、带有以外延伸率和X点后方等的准确大小轮廓等等（如下表示意图）。这些要能将一组一个“加分给定”（Reward Function），的机构赎罪那些将近至少要能的遏制作法（就像的学校的校规校纪）。尽管罗列了十多项外表上，但加分给定的其设计确有已经是最小限度了，这样可以保障加速学习的插数值带有最大的可用性。（DeepMind：这都是为师的良苦用心啊！

加分给定的组成所含。每个所含都会有一个要能数值和实际数值，并且许多都可以随整整变化。

（幻灯片确实：文献资料[1]）

第二步：确定作法

用模拟器诱发凝聚态自始常演化的无关数据资料，让加速学习插数值采集这些数据资料，大大的地学习和折攒经验，然后在加分给定的引导下找到“最优遏制作法”。（其实这里头还有一个十分相似的“批评家”插数值，的机构用于培训，详细请方知文献资料[1]。）

第三步：实战协同作战

如图示意图，同步辐射的“种系统对遏制器”（Real-time control system）还有数了两部分——一个是传统文化的遏制器，另一个就是深学习培训获得的遏制器。每次实验者时，待诱发一个准则凝聚态后，首先上场的是传统文化遏制器，它的起着是保障凝聚态的后方与总电容器；当凝聚态不稳定的后，就轮到深学习的遏制器上场——它将通过每秒一万次、每次92种观测数据资料来准确尾随凝聚态，并根据之后学习的作法适当地调整为自由基堆的19个遏制线圈，最终获得我们必须的凝聚态大小和电容器。

遏制器还有数两部分：e为深学习遏制器，f为传统文化遏制器。先由后者将凝聚态不稳定的，再由前者调整线圈，获得要能凝聚态手性等。

（幻灯片确实：文献资料[1]）

其实这三步外面，前面两步都像是在的学校里头上课和练习模式，只有先前一步才是真自始的入学。在第三步之后，用于培训深学习插数值的，都是“练习题”和“往届试卷”。所以先前培训获得的这个插数值，在真自始的入学当中实际的物理环境当中运行时，可以针对并不相同有条件的实验者有条件，保障凝聚态的不稳定的，并且改变凝聚态的几何构件，甚至……可以在同一同步辐射当中同时诱发两个独立的“微粒突起”凝聚态构件！（示意图左一）

在生物科学研究眼里头，每种手性都意味着只不过并不相同的常量设置。

（幻灯片确实：文献资料[1]）

这在传统文化遏制器开端是无法渴望象的。如果问道“凝聚态手性遏制”是一门选修，那么计算机种系统显然是这门选修当中的天才许多学生！因为最多样的种系统之一——同步辐射磁控疑虑，凝聚态遏制器的其设计一直都是边上难题。不得不问道，计算机种系统的这次无疑的尝试为凝聚态遏制器其设计促使了新的渴望和路径。这毫无疑问将加快同步辐射磁控以及反应堆生物科学的蓬勃发展。

这也是继下棋（Alpha go）、游戏（星际争霸）以来，计算机种系统第一次在如此重要的领域大显身手。我们在成长的同时，计算机种系统也在成长，下一次，它又会在何处带给我们开心呢？让我们拭目以待！

参考文献资料：

[1] Magnetic control of tokamak plasmas through deep reinforcement learning | Nature 即学术论文原文~

[2] Ariola， M。， Brown Pironti， A。 （2008）。 Magnetic control of tokamak plasmas （Vol。 187）。 London： Springer。

[3] 极难反应堆_搜狐词典 （baidu.com）

[4] 首位首次，加速学习插数值遏制反应堆推上Nature：DeepMind让人造天王星向上一大步 （qq.com）

[5] New Fusion Reactor Doubles Energy Record From Fusing Atoms （sciencefriday.com）

[6] DeepMind‘s AI can now successfully control plasma in a fusion reactor – By Futurist and Virtual Keynote Speaker Matthew Griffin （fanaticalfuturist.com）

[7] 极难反应堆广泛应用，永远“还要50年”？（baidu.com）

[8] “人造天王星”又再进一步，极难反应堆电子技术再获突破 （baidu.com）

[9] DeepMind_搜狐词典 （baidu.com）

[10] 为什么是氙和铍？一文通透了解到核燃料理论上原理。- 知乎 （zhihu.com）

[11] 极难反应堆 - 知乎 （zhihu.com）

[12] 什么是极难反应堆？- 知乎 （zhihu.com）

[13 ]镍（金属元素）_搜狐词典 （baidu.com）

[14] “人造天王星”离大龙又近一步——揭秘当中国极难反应堆-国家自然资源局电能可靠性行政和工程质量指导该当中心 （nea.gov.cn）

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