据美国能源部普林斯顿等离子体物理实验室（PPPL）2026年9月2日消息，该实验室与普林斯顿大学联合开发出一种AI软件框架，可在约20毫秒内完成对聚变等离子体的预测与控制，突破了传统方法无法实时响应等离子体快速变化的技术瓶颈。相关成果已发表于《核聚变》杂志。

该框架名为PACMAN，即“利用机器学习进行预测与控制”，核心是通过调用多个AI模型，基于实验数据快速判断等离子体状态并预测其变化趋势，进而自动调整加热设备、磁场等关键参数。在执行控制指令前会应用硬件安全限制，对AI生成的控制方案进行校验，确保所有操作不会超出设备安全范围。相比传统计算机模拟需数天甚至数月才能完成一次运算，该AI框架实现了毫秒级实时响应，解决了人工操作员无法及时应对等离子体几毫秒内快速变化的难题。

在美国能源部DIII-D国家聚变设施的托卡马克装置上，研究团队展开了5项实验验证。结果显示，该系统能够控制等离子体加热系统、预测等离子体边缘能量爆发、探测并控制高速粒子驱动的等离子体波，还可根据预设目标调整等离子体密度和旋转状态。在另一项实验中，PACMAN成功同时控制6个回旋管的功率和反射镜位置，使设备协同工作达成设定目标。

研究人员同时也强调，AI并未取代人类对实验的控制，实验目标与核心参数仍由科学家设定。

信息来源：

https://www.pppl.gov/news/2026/pacman-ai-framework-controlling-fusion-systems-safely-makes-key-decisions-milliseconds

https://tech.chinadaily.com.cn/a/202609/16/WS6aaa015ce4b09a165c78a554.html