核聚变被视为人类未来的能源解决方案，能够提供清洁且可再生的能源，避免当前核裂变工厂产生的放射性废物。
未来的核聚变设施将模仿太阳的核聚变过程，将氢的同位素在强大的磁场中聚集，形成超热气体或“等离子体”，并产生氦，利用其质量差异来收集能量。
在地球实现聚变能之前，科学家需要了解氢同位素的混合情况——主要是“标准”氢（一个质子和一个中子）、氘（一个质子和一个中子）和氚（一个质子和两个中子）。目前，这一过程通过光谱法在托卡马克原型聚变装置中进行，但分析过程可能非常耗时。
在《欧洲物理杂志D》上发表的一篇新论文中，法国艾克斯-马赛大学副教授Mohammed Koubiti探讨了机器学习与等离子体光谱结合的应用，以确定核聚变等离子体中氢同位素的比例。
Koubiti表示：“为了性能，核聚变电厂将使用氘和氚的混合物，因为它们的核聚变效果最佳，但氚的含量必须受到严格控制，以遵循监管机构的规定。此外，实时监测氚的含量可能是优化核电站性能的必要条件。”
Koubiti进一步解释，他结合了机器学习和光谱学来开发一种新方法。
他指出：“最终目标是减少光谱学的使用，因为其分析过程耗时，而是用深度学习来替代，或至少结合使用，以预测聚变等离子体中的氚含量。这项研究是朝着这个方向迈出的第一步。我仍在利用光谱学来发现其他特征，这些特征可以被深度学习算法用于预测聚变等离子体中氚含量的时间变化。”
Koubiti补充说，下一步是确定必须提供给深度学习算法的非光谱特征，以完成该项目。他的目标是在多个磁聚变设备上测试这些发现，例如JET、ASDEX-Upgrade、WEST、DIII-D等托卡马克，以及依靠外部磁铁限制等离子体的仿星器。
Koubiti总结道：“我还计划将深度学习技术的应用扩展到等离子体光谱之外。”
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我是qpxuy号的签约作者“含雪”！
希望本篇文章《利用机器学习探索未来核聚变发电厂的最佳氢同位素组合》能对你有所帮助！
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