威廉玛丽学院举办首届AI4Fusion夏校，推动核聚变技术发展

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威廉玛丽学院（2024USNews美国大学排名：53）（William & Mary）于2024年6月举办了首届AI4Fusion夏校，旨在利用人工智能和机器学习控制核聚变实验中的变量。该项目由美国能源部资助，汇集了核物理学家和数据科学家的协同作用。14名本科生参加了为期两周的密集课程，学习如何通过数据集进行实际操作。威廉玛丽学院的物理学家Saskia Mordijck和数据科学助理教授Cristiano Fanelli是该项目的主要协调人。夏校的目标是通过数据流通和跨学科合作，推动核聚变技术的发展。课程内容包括讲座和基于真实数据的实践操作，学生们使用Jupyter笔记本在Kubernetes集群上进行互动编程。该项目还致力于数据集的可访问性和互操作性，确保学生能够获得适当的计算资源。未来两年，夏校将继续在威廉玛丽学院举办，旨在培养更多具备数据科学和核聚变知识的学生。

人工智能和机器学习在核聚变实验中的应用

在核聚变研究中，人工智能和机器学习的应用正变得越来越重要。为了在托卡马克反应堆中实现稳定高效的聚变能量生产，必须维持高压氢等离子体而不发生等离子体中断。因此，有必要根据观察到的等离子体状态主动控制托卡马克，以在避免撕裂不稳定性的同时操纵高压等离子体。撕裂不稳定性是导致中断的主要原因，这提出了一个障碍回避问题，最近基于强化学习的人工智能在这一问题上表现出了显著的性能。

在美国最大的磁约束聚变设施DIII-D中，研究人员开发了一个多模态动态模型，该模型基于来自多个诊断和执行器的信号估计未来撕裂不稳定性的可能性。在这项工作中，研究人员利用这个动态模型作为强化学习人工智能的训练环境，促进了自动化的不稳定性预防。即使在低安全因子和低扭矩的相对不利条件下，控制器也能将撕裂可能性维持在给定阈值以下。特别是，它允许等离子体在保持H模性能的同时，主动跟踪时变操作空间内的稳定路径，这在传统的预编程控制中是具有挑战性的。该控制器为未来在国际热核聚变实验堆（ITER）中开发稳定的高性能操作场景铺平了道路。

跨学科合作在科学进步中的作用

跨学科合作在科学研究中扮演着至关重要的角色。威廉玛丽学院的AI4Fusion夏校项目正是一个跨学科合作的典范，汇集了核物理学家和数据科学家，共同致力于推动核聚变技术的发展。类似的跨学科合作在其他领域也取得了显著成果。例如，弗吉尼亚大学新建的数据科学学院大楼不仅为数据科学学生和教职员工提供了新的教室和研究区域，还将成为跨学科合作和研究的中心。

该大楼位于Ivy Corridor，占地约14.5英亩，建筑面积约60,000平方英尺，共四层，设有四间教室和两间研讨室，均配有灵活的家具布置，便于小组工作。大楼的设计注重透明性，教职员工办公室和学习空间相互靠近，并被大玻璃窗环绕。数据科学学院的课程旨在促进跨学科的研究和合作，体现了“无墙学校”的理念。该大楼还致力于环境可持续性，配备了自然采光、可开启窗户、太阳能电池板和自动化能源系统，以促进长期的绿色能源使用。

数据可访问性和互操作性在科学研究中的重要性

随着支持科学研究的云平台数量的增加，支持两个或多个云平台之间的互操作性变得越来越重要。一个被广泛接受的核心概念是使云平台中的数据可查找、可访问、可互操作和可重用（FAIR）。本文引入了一个适用于基于云的计算环境的伴随概念，称为安全和授权的FAIR环境（SAFE）。SAFE环境需要数据和平台治理结构，旨在支持敏感或受控访问数据（如生物医学数据）的互操作性。

通过云平台之间的互操作性，数据无需在多个云平台中复制，而是可以由一个云平台管理，并由另一个云平台中的研究人员进行分析。常见的用例是使用另一个云平台中不可用的专用工具。互操作性还使跨平台功能成为可能，允许研究人员在一个云平台中分析数据时，获取所需的数据量以进行统计分析，使用另一个云平台中的数据验证分析，或在数据分布在两个或多个云平台时进行综合分析。

结合数据科学和核物理的教育项目

威廉玛丽学院计划在2025年秋季推出一所新学院，整合计算机科学、数据科学、应用科学和物理学四个学术单位，以应对快速变化的研究和学习需求。该学院将通过促进数据密集型研究和提升学生在推动经济增长的行业中的职业前景，扩展其在数据流利度方面的重点。威廉玛丽学院董事会一致投票通过了这一新行政结构，最终提案将于2024年3月提交给弗吉尼亚州高等教育委员会（SCHEV）。

新学院将是威廉玛丽学院自成立以来创建的第六所学院，也是50多年来的第一所。该学院的建立旨在满足21世纪及以后的需求，培养在卓越的文理基础上接受技术培训的个人。新学院的研究将与大学各学科交叉，扩大跨学科合作。威廉玛丽学院的数据科学项目自2017年提供辅修课程，2019年提供主修课程以来，发展迅速，2023年毕业生人数达到49人。

新学院的创建过程始于2022年春季，涉及威廉玛丽学院社区的多个实体。新学院将成为一个授予博士学位的实体，提供本科和研究生课程。其确切结构将由一个由新任命的院长领导的实施委员会决定。新学院的建立将进一步推动科学发现，加速弗吉尼亚州的经济发展。

综合总结

威廉玛丽学院的AI4Fusion夏校项目展示了人工智能和机器学习在核聚变实验中的巨大潜力，通过跨学科合作和数据科学的应用，推动了核聚变技术的发展。跨学科合作在科学研究中的重要性不言而喻，弗吉尼亚大学的数据科学学院大楼和威廉玛丽学院的新学院计划都是跨学科合作的成功案例。数据可访问性和互操作性在科学研究中同样至关重要，SAFE环境的引入为敏感数据的互操作性提供了新的解决方案。结合数据科学和核物理的教育项目，如威廉玛丽学院的新学院，将为未来的科学研究和经济发展培养更多具备跨学科知识和技能的人才。通过这些努力，我们可以期待在不久的将来看到更多科学突破和技术进步。