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旧年，DeepMind 和瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）互助，，大胜仗利。DeepMind 让「东说念主造太阳」上前一大步。

RL 在等离子体磁限制范畴中泄清楚了精致的收尾。筹商词，与传统的磁拘谨反映限制步履比较，仍然存在权贵的污点。

近日，DeepMind 和 EPFL 的商量团队，管制了 RL 步履的主要污点；对所需的等离子体特点结束更高的限制精度，减少稳态差错，减少学习新任务所需的时辰。

商量东说念主员在此前商量的基础上，对代理架构和检修经过的算法进行了改良。

将模拟中的等离子体花样精度补助了 65%，大幅减少了等离子体电流的始终偏差，况兼还将学习新任务所需的检修时辰减少了 3 倍及以上。

在 TCV 托卡马克上使用升级后的基于 RL 的限制器进行了新的实验，考据了所结束的模拟收尾，并为使用 RL 步履惯例结束精准放电指明了说念路。

推特网友直呼：「这无疑是离地球上的核聚变和为每个东说念主提供丰富动力更近了一步。」

还有网友示意：「当 AI 遭受物理时，古迹就会发生！我以为这才是简直能带来转换的 AI 哄骗类型。」

该商量以「Towards practical reinforcement learning for tokamak magnetic control」为题，发布在 arXiv 预印平台上。

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论文连续：https://arxiv.org/abs/2307.11546

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反映限制关于托卡马克装配的运行至关蹙迫。

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传统上，平等离子体的精准限制是通过等离子体电流、花样和位置的连气儿闭环来结束的。

从供应端来看，截至6月10日（周五），PTA开工率为74.1%，较6月2日提升7.4个百分点。13日，海南逸盛200万吨装置已重启，目前已经出料，负荷提升中，该装置5.27起停车检修，预计两周；华东一套220万吨PTA装置于上周六停车，该装置预计检修2周附近；华东一套75万吨PTA装置计划6.18起检修，预计7-10天。东北一供应商600万吨PTA装置负荷提满，该装置前期维持8成负荷。总体预计本周PTA开工负荷继续小幅提升至75.6%左右水平。

在这种法式中，限制联想者事前算计一组前馈线圈电流，然后为每个受控量构建反映回路。这些量（举例等离子体花样和位置）无法径直测量，必须通过磁测量障碍及时揣测。格外是，必须使用均衡重建代码及时揣测等离子体的花样。此类系统已胜仗安适了大鸿沟的放电，但联想可能具有挑战性且耗时，格外是关于新的等离子体场景。

RL 已成为构建及时限制系统的替代法式。强化学习越来越多地用于等离子体限制。筹商词，RL 步履有许多污点，舍弃了它们当作托卡马克等离子体限制的实用管制有缱绻的哄骗。

管制 RL 的三个挑战

在该商量中，商量东说念主员将管制并驱动缓解其中三个挑战：难以指定一个既可学习又能引发精准限制器性能的标量奖励函数；追踪差错中的稳态偏差；检修时辰长。

最初，在奖励塑造（reward shaping）中，商量东说念主员建议了一种奖励塑造步履，当作补助限制精度的直不雅而粗造的管制有缱绻。

图示：四种不同检修成立的性能收尾。（着手：论文）

然后，通过向代理提供明确的失实信号和集成失实信号来管制积分器反映中的稳态差错问题。这松开了经典限制器和强化学习限制器之间的精度差距。

下图为使用和不使用积分器反映检修的战术的模拟等离子体电流差错轨迹，每种情况进行了 3 次立时运行。不错看出，积分器反映大大裁汰了等离子体电流偏置，正如预期的那样。

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图示：shape_70166 任务在 1 s 限制窗口内模拟等离子体电流和花样的差错。（着手：论文）

临了，在 Episode Chunking 和搬动学习中，管制了生成限制战术所需的检修时辰问题。

图示：哄骗于 Showcase_xpoint 任务的 Episode Chunking 收尾。（着手：论文）

商量泄露，将 chunking 时代哄骗于具有两个/三个 chunk 的 Showcase_xpoint 任务可权贵加速检修时辰。

人所共知，RL 算法具有高算计资本和低样本效力，这一问题在托卡马克中加重，即使是低保真等离子体模拟器的算计资本也比传统强化学习哄骗中使用的模拟器要高得多。商量东说念主员通过对复杂的放电使用多启动步履来管制这个问题，并泄露新战术的检修时辰大幅减少。

此外，商量标明，当感酷爱的新场景接近之前的场景时，使用现存限制战术进行热启动检修不错是一种相配有用的器具。

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聚首起来，这些时代不错权贵减少检修时辰并补助准确性，从而在使强化学习成为等离子体限制的惯例可用时代方面取得紧要阐扬。

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TCV 托卡马克放电实验

接下来，商量东说念主员在 TCV 托卡马克专用放电上测试了上述几个模拟增强功能。

最初使用奖励塑造步履来测试经过检修以减少 shape_70166 安适任务中 LCFS 差错的限制战术。

图示：shape_70166 安适任务的 LCFS 花样差错战术比较。（着手：论文）

总体而言，模拟性能的改良是成心的，更新后的基础身手的准确性高于之前的基准。筹商词，优化模拟性能是有限的。事实上，关于这种情况，进一步减少仿真 RMS 差错似乎莫得什么平正，相背，刻下应该专注于管制仿真与简直的差距。

接下来，比较奖励塑造对更复杂的「snowflake」成立的影响。

下图泄露了胜仗限制等离子体的窗口时代 X 点追踪的精度。不错看到，仿真中 X 点精度的权贵改良确乎导致硬件上 X 点精度的改良。与之前的 TCV 实验比较，奖励塑造的改良导致限制窗口上的 RMSE 追踪距离减少了 59.7%。其他目的（举例 LCFS）论说准确度略有下落，这是预期的，如奖励塑造中所述。在这里，确乎看到了奖励塑造的权贵平正，尽管仍然需要悉力弥合模拟与简直的差距，以保持高精度的圆善 snowflake。

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图示：Snowflake 成立的 X 点追踪战术比较。（着手：论文）

临了，考据使用 Episode Chunking 来减少检修时辰。对使用 3 个块检修的展示成立进行了实验。该实验的重建均衡的时辰轨迹如下图所示。

商量发实验验按预期进行，莫得因 episode chunking 而出现显著的伪影。这标明这种检修加速步履不会酿成质料失掉。

图示：使用基于磁性测量的 LIUQE 重建射击后 TCV 均衡的演变，用于展示 TCV shot (77620)。（着手：论文）

改日商量

天然以上商量收尾权贵减少了强化学习限制器的舍弃，但仍有很大的改良空间。

预测改日，不仅需要补助模拟性能，还需要在硬件上匹配骨子等离子放电时的性能水平。

改良硬件传输有许多有出息的标的，但不管哪种情况，鉴于数据匮乏，这将是具有挑战性的。

一样，有许多契机不错不时减少检修时辰条款。

总的来说，强化学习仍然是等离子体限制的一个有迷惑力的选拔。该商量也曾驱动缓解磁限制哄骗中的一些剩余讳饰，况兼有许多有但愿的标的不错不时增强。

参考内容：https://twitter.com/GoogleDeepMind/status/1684217852289601541

https://www.nature.com/articles/s41586-021-04301-9

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