如何评价 DeepMind 发表在 Nature 上的使用深度强化学习对托卡马克等离子体进行磁控制？
以下将从多个维度进行详细评价：
一、 技术创新与突破性
1. 首次在真实托卡马克装置上实现端到端的DRL控制：
挑战的复杂性： 托卡马克等离子体的行为极其复杂，受到多种物理因素的影响，如磁场、温度、密度、等离子体稳定性、杂质等。这些因素相互作用，形成一个高度非线性、时变、耦合的系统。传统的控制方法往往依赖于简化的物理模型和精心设计的控制器，需要大量人工调优和专家知识。
DRL的优势： 深度强化学习，特别是基于深度神经网络的DRL，能够从海量数据中学习复杂的模式和动态关系，无需显式的物理模型，直接通过与环境的交互来学习最优的控制策略。DeepMind的团队成功地将这种方法应用于控制MASTU（Mega Ampere Spherical Tokamak Upgrade）装置的等离子体，这是前所未有的。
端到端学习： 这意味着DRL代理直接接收来自托卡马克传感器（如磁线圈电流、等离子体诊断信号等）的原始或经过处理的数据，并直接输出控制信号（如调整磁线圈的电流、射频加热功率等），完成了从感知到决策的整个控制链条，绕过了传统控制中许多复杂的中间环节。
2. 在高度动态和不确定环境中学习鲁棒的控制策略：
等离子体的不稳定性： 等离子体本身就容易发生各种不稳定性（如边缘局部模，ELMs），导致能量和粒子损失，甚至可能损坏装置。精确控制磁场是抑制这些不稳定的关键。
DRL的适应性： DRL代理通过不断试错和奖励反馈，能够学习到如何应对这些动态变化和潜在的不确定性，即使在面对未知的扰动时也能保持等离子体的稳定。论文展示了其在维持等离子体位形、控制加热和电流驱动等方面取得了显著成果。
3. 超越传统控制方法的性能（潜在的）：
虽然论文更侧重于展示可行性和初步的性能，但其潜力在于DRL可以发现传统方法难以找到的、更优的控制策略。例如，它可能能够更有效地利用所有可用的控制自由度，实现更精细、更高效的等离子体管理。
通用性： 理论上，一旦训练完成，DRL策略可以应用于不同的托卡马克装置，或者在同一装置的不同运行状态下进行微调，展现出一定的通用性。
二、 实际应用与未来意义
1. 加速可控核聚变能源的发展：
关键瓶颈： 等离子体控制一直是实现稳态、高能量增益核聚变反应的关键瓶颈之一。高超的等离子体控制能力是未来聚变堆安全、高效运行的必要条件。
DeepMind的贡献： DeepMind的这项工作提供了一种全新的、可能更有效、更具扩展性的等离子体控制解决方案，有望显著缩短实现可控核聚变能源的时间表。
2. 为其他复杂科学与工程问题提供范例：
跨领域应用： 托卡马克等离子体控制的成功不仅局限于核聚变领域。它证明了DRL可以被应用于其他极其复杂、高维度、非线性且具有实时性要求的控制任务，例如：
先进机器人控制（如具有高自由度、不确定性的机械臂）
复杂流体动力学控制（如航空航天器姿态控制、天气预测与控制）
材料科学中的纳米制造与表征
生命科学中的药物发现与蛋白质折叠模拟
方法论的推广： 这项研究为科学家和工程师提供了如何将DRL应用于现实世界复杂系统的宝贵经验和方法论。
3. 促进科学与AI的深度融合：
“AI for Science”的典范： 这项工作是“AI for Science”（科学的AI）理念的绝佳体现，展示了AI如何成为解决重大科学难题的强大工具，而不是仅仅停留在理论计算或数据分析层面。
加速科学发现： AI的介入可以帮助科学家发现新的物理现象或更优化的实验参数组合，加速科学研究的进程。
三、 挑战与局限性
尽管成就斐然，这项工作也面临一些挑战和局限性，需要进一步的研究和发展：
1. 数据需求与训练成本：
高昂的试错成本： 强化学习的训练过程需要大量的试错。在真实的托卡马克装置上进行训练成本极高，不仅消耗巨大的实验时间和资源，而且不当的控制策略可能导致装置损坏。
模拟器与现实的差距（SimtoReal Gap）： 为了降低真实实验成本，通常会使用高保真度的物理模拟器进行预训练。然而，模拟器不可能完全捕捉所有物理细节，模拟器与真实装置之间存在“SimtoReal Gap”，这可能导致在模拟器上表现良好的策略在真实环境中效果不佳。DeepMind团队通过结合模拟器训练和在线微调来应对这一挑战。
2. 可解释性与信任问题：
“黑箱”问题： 深度神经网络作为“黑箱”，其决策过程往往难以解释。在涉及高风险和安全的关键领域，如核聚变，理解控制器为何做出某种决策至关重要，以便建立对系统的信任并进行安全验证。
物理一致性保证： 尽管DRL能够学习到有效的控制策略，但这些策略是否始终符合已知的物理定律，或者是否会导出意想不到的物理状态，还需要进一步的验证和研究。
3. 泛化能力与鲁棒性边界：
训练数据的覆盖范围： DRL代理的学习能力很大程度上取决于训练数据的覆盖范围。如果遇到训练数据中未出现过的异常情况，其性能可能会下降。
对未知干扰的应对： 虽然能够处理一定程度的扰动，但面对前所未有的、非常规的干扰时，其鲁棒性边界在哪里，还需要深入探索。
4. 工程实现与集成：
实时性要求： 托卡马克控制需要极高的实时性。从传感器数据采集到控制指令输出，整个闭环系统必须在毫秒级别完成。这需要强大的计算硬件和高效的软件架构。
与现有系统的集成： 将DRL控制器无缝集成到现有的托卡马克控制系统中，可能涉及复杂的工程改造和通信协议的适配。
四、 总结
DeepMind在Nature上发表的这项工作是AI驱动科学研究的一个范例，尤其是在复杂系统控制领域。它以创新的方式将先进的深度强化学习技术应用于解决可控核聚变中的一个核心技术挑战，即托卡马克等离子体的磁控制。
正面评价：
技术上的突破性： 首次在真实托卡马克上实现端到端的DRL控制，展现了DRL在处理高维、非线性、动态复杂系统中的强大能力。
科学上的重大贡献： 为实现可控核聚变能源铺平了道路，加速了这一人类面临的重大能源挑战的解决进程。
方法论上的引领： 为其他复杂科学和工程问题提供了AI解决方案的有力示范。
需要进一步关注和研究的方面：
可解释性与信任： 提高模型的可解释性，建立对DRL控制器的信任。
鲁棒性与泛化性： 进一步提升在更广泛工况和未知情况下的鲁棒性和泛化能力。
训练效率与成本： 探索更高效的训练方法，降低对昂贵真实实验的依赖。
工程落地： 解决实时性、可靠性等工程实现层面的问题。
总而言之，DeepMind的这项研究是一项开创性的工作，将AI技术推向了科学研究的最前沿，其意义不仅在于解决了一个具体的科学问题，更在于为未来AI在各个科学和工程领域的应用提供了巨大的信心和新的方向。这项工作无疑将激励更多研究者探索AI在复杂科学控制中的应用。
网友意见
除了这篇文章，DeepMind在过去十二个月里已经发了7篇Nature/Science了：
Advancing mathematics by guiding human intuition with AI
Alex Davies, Petar Veličković, et al. Nature 2021
Skillful Precipitation Nowcasting using Deep Generative Models of Radar
Suman Ravuri, Karel Lenc, et al. Nature 2021
Enabling high-accuracy protein structure prediction at the proteome scale
Kathryn Tunyasuvunakool, Jonas Adler, et al. Nature 2021
Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold
John Jumper, Richard Evans, et al. Nature 2021
Control of mental representations in human planning
M Ho, David Abel, et al. Nature 2021
David Silver, Satinder Baveja, et al. Nature 2021
Pushing the Frontiers of Density Functionals by Solving the Fractional Electron Problem
P Mori-Sanchez, Alex Gaunt, et al. Science 2021
可以看出涉猎范围非常之广，数学、物理、生物、化学无所不包，这样印证了DeepMind想要重构一种自然研究新范式的雄心。
然而，值得思考的是，为什么国内没有任何一家高校或公司做出来与之媲美的成果，从人员角度来讲，国内AI的水平在世界上也是相对较高（大概仅次于美国？）的，基础科学中有一部分也走在前沿，为啥就是出不来成果。
从高校角度来看，学界并不是没有人意识到AI for Science的潜力，相反，17年我在中科大的时候，就认识同学在和科大物理系做聚变方面的合作，但是最终没有太多成果出来。私以为比较重要的原因是团队架构不合理：我了解到的跨学科的合作，大多是以甲方-乙方这类关系构建的，双方并没有真正紧密合作在一个team里。一方面基础学科的研究者只把AI当做工具，只是一种奇技淫巧，另一方面AI的研究者也不是那么尊重基础科学，只了解一下输入输出，然后就去拟合，不会深入了解细节。
从企业角度来看，国内AI Lab不少，各路各行业大牛小牛也不可谓不多，一定程度上解决了团队的问题。然而在KPI的压力下，都没有办法持续投入去做AI for Science。最大的原因就是这玩意短期根本不可能落地，换言之赚不了钱。虽然各大Lab宣传的时候言必”重视基础科学“，”注重长期主义“，但是身体却是很诚实。即使对于较为注重research的各大Lab，能用于投入做一项研究的时间也不过1~2年甚至更短，这段时间做不出来，对不起325伺候。 因此，这些机构很少能做出3年以上的长期规划（刨去量子实验室这类特例）。
不论如何，就我眼力所见，还是有不少高校/企业的实验室在做出努力也取得了一定成果，希望公众、各大公司高层都能多给他们一些耐心，一个国家还是需要一些摘星星的人。
很漂亮的成果，但个人意见是它更像是作为AI研究而非聚变研究上的nature。
研究的大致内容是在瑞士的中型托卡马克装置TCV上，通过DeepMind生成了一套控制垂直场线圈电流，进而控制平衡态放电位形的算法。听起来是AI+聚变，非常高大上，但撇去这些噱头，实际对聚变工程的作用主要是
- 控制放电的自动化程度更高了一些
- 可以提高一些较为复杂的位形的稳定性
现阶段的成果看起来还局限在用AI替代此前放电时工作人员积累的经验的阶段。尤其AI需要喂大量数据，而能产生大量平衡态的数据去喂AI基本就说明之前积累的经验也差不多可以稳定放电了……当然作为一个初期的探索性成果，也不能在物理或工程上给它太高的要求，此后如果可以把它的应用拓展到探索新的运行模式上，这套算法对聚变行业的意义就会更大一些。
当然TCV这个装置的设计本身就很极端，它的主要卖点是有多达16个可以控制等离子体位形的垂直场线圈（作为对比，很多小装置只有2~4个垂直场线圈，ITER也只有6个），真空室的几何形态也更接近球托卡马克（虽然它是个托卡马克），所以它在等离子体位形上可以玩出很多花样。这里可以看他们的宣传图
这一系列放电位形在其它装置上想要稳定维持肯定不会像在TCV上那样容易，毕竟没有那么多垂直场线圈，这也使得TCV在测试各种等离子体位形上拥有很大的优势。这个装置本身的任务也主要聚焦在探索各类等离子体位形上，参照其官网上的介绍
The mission of theTCV tokamak is to apply its highly specialized plasma shaping capability to develop new plasma configurations and plasma shapes.
所以说DeepMind找到TCV合作是非常自然的一件事，这次上Nature的机会没落到国内装置头上估计也不是什么心态问题，而是装置的定位本身就不大适合……
这个人工智能应用真心非常牛逼。
DeepMind用了一个深度增强学习系统，即Deep reinforcement learning (RL)， 用于自动控制托卡马克Tokamak (TCV)里的等离子流，实验地点在瑞士洛桑的瑞士洛桑联邦理工学院，实验主要在模拟环境下成功进行。
托卡马克是一个用来做核聚变反应的容器，特点是里面有极端的高温，运行的时候内部世界是一片混乱：
- 氢原子在比太阳表面还高的极高温下旋转翻滚，内部形成一锅极高温的等离子汤。
- 等离子汤里的粒子，必须被磁场线圈约束。经过控制和约束的等离子体才能达到核聚变的条件。
- 等离子体千变万化，变化速度极快，如何进行控制和约束是成功实现核聚变的关键。
托卡马克Tokamak (TCV)内部是这样的：
DeepMind的成果是让人工智能算法控制和改变虚拟反应堆内的离子体形状。在前期训练中，科学家们们用强化学习算法在模拟环境中试运行并监测和操控磁场。训练结束，AI就可以控制托卡马克中的磁体，通过磁体控制等离子流塑形。
本次实验中，算法既能让等离子体保持稳定，也能根据需求将等离子体变换成目标形状，即离子流塑型“plasma sculpting”。
牛逼的地方是，经过训练的人工智能神经网络，不需要调什么参，就能处理每秒90次的测量值获取等离子体的形状和位置，AI会相应调整磁体中的电压，达到控制等离子体的目的，调整的结果多种多样，下图是一些等离子体的形状，动图放不下，大家可以去Accelerating fusion science through learned plasma control自取。
系统的架构还非常简单，使用单个神经网络一次性控制所有线圈。系统自动从传感器获取信息，学习推出最佳电压后直接进行控制，比原来的多子系统分立预测和控制线圈简单多了。
也就是一旦训练成功，算法可以自动控制核聚变中的重要一环。
人工智能是计算机技术的前沿，核聚变是清洁能源的顶级目标，这个跨界成果绝对是AI+应用的最牛逼场景之一。
DeepMind已经证明人工智能在加速科学进步方法的潜能，我们在生物学、化学、数学和现代物理学中正在开辟全新的研究途径。 DEMIS HASSABIS ，DeepMind 的CEO.
最后，原文大家自取。高端的食材，往往只需要最简单的烹调，这论文文字图片简洁明了，我这个一半外行也能基本看明白。
Magnetic control of tokamak plasmas through deep reinforcement learning - Nature
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