Giovanni Landi，Alpha Ring 歐洲、中東和非洲地區總經理
能源危機和科學進步使我們離破解聚變能的「聖杯」更近了一步。但是，我們如何加速這種急需的交付進步呢？
聚變技術的私人和公共資金當然很重要，但是，向研究人員和實驗室開放資金是不夠的。我們不能迴避這樣一個事實，即我們可以使用的技術可以加快實現無限清潔能源的進程。所討論的技術當然是人工智慧 （AI）。
根據 國際能源協會的數據，到 2025 年，全球能源市場將增加 3.3 萬億美元。這並不是什麼秘密，因為我們不斷看到谷歌、Microsoft、亞馬遜、Meta 和 OpenAI 等科技「超級大國」開始大規模參與核聚變和裂變。這些投資的一個共同主題是，他們將裂變和聚變視為解決 AI 數據中心不斷增長的全球能源需求的機會，但如果我們翻轉這個對話呢？
除了 能源促進 AI 發展，我們還需要討論 AI 促進能源發展。
在全球範圍內，有一群才華橫溢的人致力於實現清潔能源。所需的時間不是缺乏專業知識或科學進步的問題，而是人力資源和工程能力的問題。在全球範圍內，很少有人有資格進行聚變實驗或能夠獲得這樣做的數據和資源。AI 的功能非常廣泛，尤其是在數學分析方面。那麼，AI 能為聚變行業做些什麼呢？很簡單 — 它可以幫助我們用更少的錢做更多的事情。
許多行業已經採取措施，利用人工智慧來發揮自己的優勢;工程師們正在轉向 AI 驅動的設計工具來加速他們的設計流程，金融服務公司正在使用它來分析大型數據集，從而節省時間和資源。這些行業並沒有消除他們工作中的人為因素，他們只是使用 AI 來更快地實現預期的結果。通過在聚變社區中應用相同的思想流派， 我們可以加速通往清潔、無限能源的道路。
許多聚變研究計劃都採用了 AI，但這通常是通過傳統的機器學習技術來實現的。雖然這些方法在特定應用中有效，但它們在很大程度上依賴於龐大的數據集和靜態訓練管道，而該領域需要生成實驗數據，成本高昂且耗時。數據稀缺的問題來自對大型且昂貴的托卡馬克或仿星器的依賴，這一問題通過使用緊湊型加速器（如Alpha Ring的Alpha-E）部分解決，它能夠在實驗室的桌面上展示聚變過程。然而，即使是這些進步也只能提供完整模擬所需數據的一小部分。
這就是 AI 超越機器學習的地方。聚變的下一個突破將不是來自更多的數據，而是來自更智慧的模型。新興的 AI 架構（如基礎模型、推理代理和自我監督學習系統）提供了一種範式轉變。我們面臨的問題始終如一;我們的時間不多了。如果我們不利用人工智慧進行聚變的機會，我們就有可能失去目前可支配的人類專業知識和長期投資者的耐心。與其他行業一樣，我們必須適應我們周圍的世界變化。如果我們根據我們一直以來的工作方式進行預測，我們將落後。
實現商業聚變是人類有史以來最具挑戰性、最有價值的技術挑戰。我們有道德責任，要利用我們掌握的一切工具來實現這一目標。
