Spakona 公司（總部：東京都澀谷區；CEO：川崎太郎）與國立自然科學研究機構聚變科學研究所（地址：岐阜縣土岐市；所長：山田浩二）合作，開展了旨在穩定核聚變等離子體的人工智慧控制技術示範實驗。
這項技術利用人工智慧預測和控制“輻射坍縮”，這是一種等離子體變得不穩定並最終消失的現象。實驗在大型螺旋裝置（LHD）上進行。人工智慧在輻射坍縮發生前200毫秒以上就偵測到了其跡象，並在多種條件下發送控制訊號並嘗試抑制坍縮。
人工智慧模型的開發耗時約六個月，而將其部署到LHD上則花了大約一周時間。日本政府於2025年6月修訂了其核融合戰略，目標是在2030年代實現核融合發電演示。
我們計劃繼續進行詳細分析，並公佈我們的研究結果。
從： 
Spakona公司與日本國立聚變科學研究所共同進行了一項人工智慧控制技術示範實驗，旨在穩定核融合等離子體。
【社論】
要理解這項示範實驗的意義，我們首先必須了解核融合發電面臨的根本挑戰。為了維持核融合反應，必須穩定地約束溫度超過攝氏1億度的超高溫等離子體，但這種等離子體處於極不穩定的狀態。本次實驗的重點是“輻射衰變”，即等離子體中的雜質吸收輻射能量，導致等離子體突然消失的現象。
此前，處理這種現象主要依賴熟練操作人員的經驗和直覺。然而，未來的商業反應器需要全年365天、每天24小時穩定運行，因此不能只依靠人類的判斷。這項示範實驗的突破性在於，人工智慧提前200毫秒以上預測了反應器的崩潰，並且運行了一個可以自動幹預實際聚變裝置控制的機制。
值得注意的是其部署速度。雖然建立人工智慧模型耗時約六個月，但在大型螺旋裝置（LHD）上的部署僅用了一周時間就完成了。這充分展現了NIFS多年來開發的資料庫和控制基礎設施的高度成熟度。
時機也至關重要。 2025年6月，日本政府修訂了其核融合戰略，將示範發電的目標日期從「2050年左右」大幅提前至「2030年代」。為了實現這一雄心勃勃的目標，等離子體控制的自動化和精密化至關重要，而此次示範實驗正是其中的一個里程碑。
有趣的是，人工智慧在核融合領域的應用正在迅速發展。日本量子科學技術研究所（QST）和NTT公司於2025年4月宣布，將利用人工智慧技術開發出高精度等離子體預測技術。此外，多家研究機構正採用不同的方法攻克同一難題。這可望營造良性競爭環境，加速技術創新。
從積極的方面來看，這項技術還可以提高聚變反應器的安全性：利用人工智慧進行預測控制可以防止因等離子體突然消失而對設備造成的損壞，從而有可能延長設備的使用壽命並降低維護成本。
然而，仍有一些問題亟待解決。這僅僅是「演示實驗」階段，尚未進行詳細分析。商業化應用仍需進行諸多驗證，例如人工智慧的預測準確性、控制效果的定量評估以及在各種運作條件下的可重複性。另一個重要問題是人工智慧決策依據的可視化（可解釋性）。
從長遠來看，這項計劃的意義遠不止於技術發展。人工智慧工程師和核融合研究人員等不同領域的專家通力合作，在短時間內取得成果，流程可作為未來產學合作的典範。加速此類跨領域合作對於實現2030年代核融合發電示範目標至關重要。
[術語]
輻射坍縮
當雜質混入聚變等離子體中時，能量會透過輻射散失，導致等離子體溫度迅速下降直到消失。這種現像被認為是維持等離子體穩定性的最大障礙之一。
等離子體<br>這是一種超高溫的電離氣體狀態，稱為物質的第四態。為了引發核融合反應，需要穩定約束溫度超過1億度的超高溫等離子體，而控制技術正是利用磁場來實現的。
仿星器裝置<br>這是大型螺旋裝置（LHD）中使用的聚變反應器類型之一。它的優點在於能夠利用複雜形狀的線圈產生磁場並持續約束等離子體。它與託卡馬克裝置並列為主要的磁約束裝置類型之一。
大型螺旋槳裝置（LHD）
這是由日本國立聚變科學研究所運作的仿星器型核融合實驗裝置。該裝置的研究目標是長期維持穩定的等離子體，並已累積了豐富的實驗資料庫。
[參考連結]
Spakona有限公司官方網站（外部連結）
位於東京澀谷區的新創公司，專門從事基於人工智慧的複雜系統控制技術，旨在將其技術應用於需要高級預測和優化的領域，例如核融合等離子體控制。
國立自然科學研究機構 國立聚變科學研究所（NIFS） （外部）
位於岐阜縣土岐市的核融合研究核心機構。該機構運作大型螺旋裝置，致力於仿星式核融合反應器的研究與開發。其長期累積的實驗資料庫已成為產學合作的基礎。
國立量子放射科學技術研究所（QST） （外部）
日本國家研究發展機構，負責日本量子科學與輻射科學的研究與發展。該機構運作JT-60SA託卡馬克型核融合實驗裝置，並進行實現核融合能源的研究。
大型螺旋裝置（LHD）學術研究平台（外部）
這是一個由NIFS營運的平台，用於發布LHD的研究成果和實驗數據。它促進與世界各地研究人員的合作研究，並為核融合研究的發展做出貢獻。
[參考文章]
利用卷積神經網路預測大型螺旋裝置等離子體放電中的輻射坍縮（外部）
日本國立聚變科學研究所的鈴木雄也等人曾發表過一篇研究論文，提出了一種利用卷積神經網路（CNN）預測大型螺旋裝置（LHD）中放射性衰變的方法。該論文於2025年發表在《等離子體與聚變研究》期刊。
一種以控制為導向的ITER等離子體終止預測策略（外部）
發表在《自然通訊》上的一篇論文討論了以控制為導向的策略，用於預測和避免聚變反應器中的災難性事件，目的是避免 ITER 中的等離子體終止。
QST 和 NTT 應用精確的 AI 技術來預測聚變反應器中的等離子體約束（外部）
發表於2025年4月21日。日本量子放射科學技術研究所和NTT利用高精度人工智慧技術預測聚變反應器等離子體約束。這是日本聚變人工智慧研究的一個平行案例。
國家聚變戰略修訂計畫公佈：內閣府計畫在2030年代實現聚變發電示範（外部連結）
根據日本科學技術振興機構（JST）2025年6月15日發布的科學技術資訊報道，日本內閣府公佈了其核融合戰略的修訂計劃，目標是在2030年代展示核融合發電。
預測等離子體坍縮的發生並捕捉特徵輻射結構（外部）
本文介紹了有關預測大型螺旋裝置中放射性衰變及其特徵輻射結構的研究論文。文章著重透過數據驅動的方法闡明放射性衰變機制。
[編者註]
隨著核融合發電從“夢想技術”演變為“2030年代即將實現的目標”，人工智慧將發揮的作用令人驚嘆。在200毫秒內做出的決定，可能決定能源基礎設施的未來。
您如何看待人工智慧作為核融合反應器「操作員」的未來？我們應該如何將人類的專業知識與人工智慧的預測能力結合？除了核融合之外，還有哪些領域可以透過人工智慧的即時控製而發生革命性變化？我們期待與您共同探討未來的能源系統。
