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我最近写了多篇帖子批评了国内核聚变舆论的吹嘘之风气--这让大多数国人难以了解国际核聚变发展的真实情况 ， 以及我们与国外技术布局的巨大差距 ， 真是一叶障目不见泰山！本期的Nature报道了谷歌DeepMind与瑞士等离子中心的研究型托卡马克合作AI控制等离子的研究：这项工作通过一个深度强化学习系统来控制 瑞士等离子中心托卡马克内的19个磁线圈 ， 从而创造和控制等离子体 。
AI通过观察改变19个线圈中的每一个线圈的设置如何影响容器内等离子体的形状来完成神经网络的训练 。 经过训练的神经网络每秒接收90次不同的描述等离子体的形状和位置的测量数据 ， 并相应地调整19个磁体中的电压！这个反馈循环比以往的算法要强大得多 ， 它已经被证实可以控制复杂的等离子体结构 ， 甚至同时产生2束等离子体 ， 而最长的控制时间达到2秒 ， 我想大家对谷歌DeepMind的能力已经有了很深的感知：
目前普通的AI围棋软件已经可以让人类最顶尖的棋手2子；而去年DeepMind发布了蛋白质结构预测功能的Alpha Fold更是让国内冷冻电镜从业者为其群体浮夸感到尴尬 。 如果一个国家群体性地为抄作业欢呼 ， 而忽视了国际科技发展的全貌 ， 我们将不可能摆脱卡脖子的困境--这在我在近期十几篇的下一代高NA EUV光刻机的帖子里反复重申的简单事实！
【等离子|谷歌DeepMind的AI实现了核聚变等离子控制：这篇作业如何抄？】
而如果我们的科研体系一直被所谓的“打破垄断系”、“超英赶美系”主导（请注意我用的词语比较温和） ， 只能把我们的科研系统继续地推向欧美的附庸 。
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