机器学习用于确定核聚变发电厂中的氢同位素比率

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编辑 | 核聚变被视为人类未来的能源选择，其能够提供清洁可再生的能源，避免了与核裂变相关的放射性废物。在核聚变设施中，通过将氢同位素猛烈撞击在一起，产生氦气并收集能量。然而，在实现可控核聚变之前，科学家们需要确定使用哪种氢同位素混合物。最近的研究评估了机器学习与等离子体光谱学的结合，以确定核聚变等离子体中的氢同位素比率。该研究将机器学习技术应用于光谱线发射分析，旨在预测核聚变等离子体中的氚含量。该研究为未来磁聚变反应堆的运行提供了重要的参考。具体来说，研究使用了光谱特征作为深度学习算法的输入，预测了氢-氘混合物的同位素比率。该研究还指出了在实现基于深度学习的稳健技术方面仍需解决的问题。这一研究为核聚变能源的开发提供了新的思路和方法。
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