1.项目介绍

1.1研究背景

人类的生存和发展离不开能源，当前世界能源主要依靠化石能源，如煤、石油等。但这些能源都是有限的，终有一天会枯竭。与这些能源相比，核聚变具有无污染、是取之不尽用之不竭的能源，可以支持人类长远地发展。

然而，受控磁约束核聚变装置的实时控制一直是聚变物理和工程上的研究重点和难点之一，但同时也是实现受控磁约束聚变的必经之路，其原因在于聚变等离子体是个非平衡态的多体系统，具有极其复杂的非线性自组织现象，难以用现有物理模型解释清楚，而对上亿度的高温的控制、毫秒量级的实验反馈也是聚变装置实验中必须要面临的重中之重。近年来，随着人工智能技术的进步，包括深度学习、深度强化学习、大模型等核心技术的进步，聚变实时控制领域也得到快速发展。在此背景下，本项目的目标是基于人工智能的方法突破可控核聚变中的关键技术。

1.2研究内容

本项目主要研究内容包括以下几个方面：

（1）等离子体实时参数反演；

（2）等离子体位形、垂直不稳定性、等磁通及剖面控制；

（3）激光光路设计及优化仿真

1.3阶段与长期研究目标

本阶段研究目标是通过集成智能诊断、实时反演和智能控制技术，实现等离子体位形稳定控制。长期目标是实现等离子体破裂预测控制、剖面控制等。

1.4理论与技术创新点

本项目创新点包括：

（1）基于机器学习框架及并行计算技术实现等离子体参数实时反演；

（2）基于非线性控制技术和深度强化学习技术实现等离子体稳定控制；

（3）基于智能优化算法实现光路优化设计。

1.5预期科研与人才培养成果

本项目培养大信息类与物理类交叉学科的学生。重点突破深度强化学习在等离子体控制方面、深度学习在等离子反演方面、人工智能在磁约束装置诊断系统方面的关键技术。项目采用双导师制，课程学习、项目实践和学位论文相结合的培养方式。

2. 项目负责人及团队骨干

郭宪，南开大学人工智能学院副研究员，博士生导师，主要研究方向为强化学习、智能博弈及大模型。在聚变实时智能控制项目中，主要从事基于深度强化学习、生成式AI技术等人工智能技术进行等离子位形控制方向的研究。目前指导多名硕士生和博士生从事聚变智能控制方向的研究。

方勇纯，南开大学人工智能学院教授，博士生导师，主要研究方向为欠驱动吊车系统控制、无人机、机器人视觉控制、微纳米操作等。在聚变实时智能控制项目中，主要从事基于人工智能技术进行离子体位形、剖面等的实时智能控制方向的研究。目前指导多名硕士生和博士生从事聚变智能控制方向的研究。

刘松芬，南开大学物理科学学院教授，博士生导师，主要研究方向为等离子体物理。近年来，将深度学习等人工智能技术与等离子体物理进行结合，在等离子体反演、预测等方向做出重要贡献。在聚变实时智能控制项目中，主要从事等离子体的智能实时反演预测。目前指导多名硕士生和博士生从事人工智能加等离子体物理方面的研究，发表多篇顶刊论文。  

倪元华，南开大学人工智能学院教授，博士生导师，主要研究方向为控制论和控制论视角下的数据与决策科学。具体而言，以“数据”与“决策”为研究主体，围绕运筹学与最优化、控制论、强化学习、智能博弈等领域的交叉融合与应用。在聚变实时智能控制项目中，主要从事等离子体的实时智能控制。目前指导多名硕士生和博士生从事托卡马克等离子体智能控制方面的研究。

龚诚，南开大学电子信息与光学工程学院副教授，博士生导师，主要研究方向为太赫兹、毫米波传输及成像，生物医学光子学等。近年来，将机器学习与太赫兹成像技术进行结合。在聚变实时智能控制项目中，主要从事等离子智能诊断工作。目前指导多名硕士生和博士生从事人工智能与激光诊断方面的研究。 

3.项目拟推进的多学科交叉研究方向

（1）人工智能技术与等离子体位形控制、剖面控制及破裂控制的交叉。

该方向主要面向等离子体放电过程中的稳定控制，包括基本的RZIp控制、等磁通控制、破裂控制、垂直不稳定性控制、剖面控制。其难点是控制方程不准确、且是偏微分方程，本项目拟融合经典控制理论、现代控制理论和深度强化学习等智能控制方法实现对等离子体的稳定、安全控制。

（2）人工智能技术与等离子体反演技术的交叉

该方向主要面向托卡马克等离子体放电过程中等离子体参数的反演，其输入为磁探针、磁通环、等离子体电流等传感器数据，输出为磁场强度、等离子体位形参数等。其难点是需要在1ms以内完成多个参数的高精度反演。传统数学计算方法难以实现，本项目使用机器学习思想，实现高精度实时反演。

（3）人工智能技术与传感测量技术的交叉

  该方向针对托卡马克装置中的诊断系统中的光学诊断，解决强辐射和电磁干扰下的测量问题。具体而言，本项目使用智能算法实现太赫兹激光光路的优化设计。联合使用Zemax仿真软件和智能优化算法，实现智能诊断，从而提升测量信号的抗辐射和干扰能力，提升诊断准确性。

4.项目制研究生招生专业背景要求

（1）具有良好的数学基础

（2）具有良好的编程基础

（3）具有一定的人工智能基础

（4）对多学科交叉研究具有浓厚的兴趣

5. 项目组联系方式

联系人：郭宪

邮箱：guoxian@nankai.edu.cn