透過 Google 人工智慧 (AI),核融合能在 2030 商業化?曾受微軟共同創辦人 Paul Allen 投資的美國核融合新創 TAE Technologies 過去幾年持續利用機器學習,將自己獨創的核融合模型優化。

傳統核融合所利用的托卡馬克 (Tokamak) 架構,利用攝氏數千萬度的高溫加速氘原子和氚原子(氫的同位素),最終使其融合。有別於托卡馬克架構,創立於1998 年的 TAE 試圖利用氫和氘燃料達到同樣效果,迴避傳統架構中所產生的高速中子對反應設施造成破壞,留下放射性產物。

如何做到?簡單來說,TAE 利用類似粒子加速器的方式,利用粒子束達到同樣目的。未來,TAE 希望用氫和硼完成核融合,將過程中產生的中子數量降為零。

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Google 在其中扮演什麼角色?TAE 執行長 Michl Binderbauer 表示,通常更新硬體設備後,需要長達兩個月的時間進行最佳化與調整性能。透過 Google 名為 Optometrist 的演算法,這個過程能被縮短至一個下午。

這不是 Google 第一次涉入核融合:2015 年,Google 曾投資幾千萬美元對「冷核融合」(Cold Fusion)進行研究。冷核融合理論假設接近常溫和常壓的狀況下也能完成核融合反應。雖然 Google 招集的團隊前後發表了數十篇論文,冷核融合的可能性終究在 2019 年被宣告失敗。

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