狂飙里最狠的角色不是高启强，而是那台被砸的电视？
图片来源：《狂飙》电视剧最近热播的爆款剧《狂飙》中的一句台词，让等离子电视又回到了人们的视野中。20多年前，普通人月收入仅仅几百元，几万元一台等离子电视是妥妥的奢侈品。大概长这样：某品牌等离子体电视[1]但是随着LED显示的迅猛发展，即使等离子电视有着色彩还原度高、对比度强，尺寸大（150吋，381 cm对角线）的优点，也架不住LED发热量小、寿命长和价格亲民的冲击，逐渐在市场上消失了。要想认识“
人工智能助力应对科研大挑战
来源：科技日报AI可以对托卡马克线圈内的等离子体进行更好地模拟计算。图片来源：每日科技网近年来，人工智能(AI)领域发生了巨大变化，ChatGPT横空出世，引发生成式AI创业热潮。英国《新科学家》杂志网站在近日的报道中指出，很多科研团队和公司正在利用AI应对人类目前面临的最大的科学挑战：从破译蛋白质的秘密，到研制出新药，再到应对气候变化以及实现可商用的核聚变发电等。揭示蛋白质结构根据蛋白质氨基酸序
英国创企研发核聚变火箭：时速80万公里，前往火星时间可减半
划重点：英国航空航天初创公司Pulsar Fusion正在研发一种核聚变火箭。该公司表示，这种火箭将大大缩短宇航员前往火星及其他太空目的地的时间，进而帮助人类探索目前遥不可及的地方。目前的太空旅行需要宇航员长期暴露在微重力和宇宙辐射环境下，可能造成严重的健康问题。这意味着，美国宇航局（NASA）需要将未来的火星任务缩减到更短的时间内，以便宇航员能够健康地返回地球。他们往返以及期间执行任务的时间，通
能量奇点：国内目前尺寸最大的高温超导托卡马克磁体研制完成
IT之家 8 月 17 日消息，据能量奇点官微消息，近日，洪荒 70 高温超导托卡马克装置最大尺寸磁体 PF4（第 4 号极向场线圈）研制完成。PF4 直径约 3 米，是洪荒 70 托卡马克所有 26 个磁体中尺寸最大的，也是国内目前尺寸最大的高温超导托卡马克磁体。据介绍，PF 磁体的主要功能包括驱动等离子体电流和稳定等离子体位形。6 个 PF 磁体将和另外 8 个 CS 磁体一起提供洪荒 70
DeepMind再将AI成功用于可控核聚变，将等离子体形状的模拟精度提高65%
2022 年，谷歌旗下 DeepMind 与瑞士洛桑联邦理工学院瑞士等离子体中心联合，开发了一个人工智能深度强化学习系统，并成功实现对托卡马克内部核聚变等离子体的控制。近日，他们在此前研究的基础之上，在人工智能可控核聚变领域取得新突破：不仅通过实验模拟将等离子体形状的精度提高了 65%，还让新任务学习所需的训练时间实现 3 倍及以上的减少。（来源：DeepMind Twitter 截图）长期以来，
DeepMind再将AI用于可控核聚变，将等离子体形状模拟精度提高65%
2022 年，谷歌旗下 DeepMind 与瑞士洛桑联邦理工学院瑞士等离子体中心联合，开发了一个人工智能深度强化学习系统，并成功实现对托卡马克内部核聚变等离子体的控制。近日，他们在此前研究的基础之上，在人工智能可控核聚变领域取得新突破：不仅通过实验模拟将等离子体形状的精度提高了 65%，还让新任务学习所需的训练时间实现 3 倍及以上的减少。长期以来，相关领域的科学家们，一直在寻找清洁、取之不尽的能
用AI控制“人造太阳”，DeepMind团队实现可控核聚变新突破
1、论文试图解决什么问题？强化学习（RL）在等离子体磁控制领域与传统的反馈控制方法相比，仍存在显著的缺陷。DeepMind 团队试图解决这些关键缺陷，包括提高所需等离子体属性的控制精度、减少稳态误差以及缩短学习新任务所需的时间。2、这篇论文的亮点是什么？研究团队在 Degrave 等人的基础上，对智能体架构和训练过程进行了算法改进。模拟结果表明，新方法可以实现高达 65％ 的形状精度提高，并显著减
DeepMind用AI实现可控核聚变突破：等离子体形状模拟精度提高65%
·去年，DeepMind和瑞士等离子体中心合作利用AI成功控制托卡马克内部的核聚变等离子体。最近，DeepMind新研究表明已将等离子体形状的模拟精度提高65%，将学习新任务所需的训练时间减少3倍甚至更多。DeepMind的实验已将等离子体形状的模拟精度提高65%。从人工智能机器人AlphaGo大战围棋世界冠军韩国棋手李世石，到人工智能程序AlphaFold预测蛋白质折叠，再到去年用AI控制核聚变
