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。
♦ TO 延伸閱讀：歐洲核融合技術有新突破！各國即將展開能源競賽？
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。
