3 月 27 日消息，在法国东南部，一项旨在复刻“人造太阳”的宏伟工程 —— 国际热核聚变实验堆（ITER）项目正在如火如荼地建设中。汇聚了全球约 2000 名顶尖物理学家、科学家及工程技术人员的团队正致力于打造世界最大的核聚变装置，并计划于 2033 年投入运行。面对空前规模和极高精度要求的挑战，一系列先进人工智能（AI）工具正被广泛部署，为这一复杂工程提供关键支持。

据了解，核聚变能源的目标是模拟太阳内部环境，通过将氢的同位素氘（Deuterium）和氚（Tritium）在超高温高压下聚合成氦（Helium），同时释放出巨大能量。实现这一过程的主要途径是在一种名为“托卡马克”（Tokamak）的环形（甜甜圈状）反应容器中进行。在托卡马克内部，聚变燃料被加热至数亿摄氏度，形成炽热的等离子体状态 —— 这一温度甚至超过太阳核心的十倍，从而为核聚变的发生创造必要条件。

ITER 项目的核心任务是建造全球最大的托卡马克装置，以便更深入地研究核聚变过程。然而，其建造规模之宏大、涉及部件之繁多，使得整个工程成为一项艰巨的任务。在此背景下，人工智能就能派上用场了。

AI 助力高精度建造

ITER 的托卡马克装置将由九个巨大的扇区组装而成。其中五个扇区在欧洲制造，四个在韩国制造，同时俄罗斯和印度也负责供应部分关键部件。这些由特殊不锈钢制成的部件必须经过精密加工和焊接。为确保焊缝完美无瑕，项目采用了先进的超声波扫描技术进行检测。

这一过程产生了海量的检测数据，需要高效精准的分析。为此，研究团队利用微软的 Visual Studio Code 开发环境，构建了一个支持多种编程语言的 AI 模型。该模型能够深入探查数据，极大缩短了人工检查焊缝质量和精度所需的时间，显著提高了工作效率。此外，该 AI 模型还成功应用于确定反应堆容器内部衬层材料的选择。

智能聊天机器人优化信息管理

作为一个涉及超过 30 个国家和地区的国际合作项目，ITER 拥有一个已运行二十余年、积累了超过 150 万份文档的标准化文件管理系统。在如此浩如烟海的资料中查找特定信息，无异于“大海捞针”。

为了解决这一难题，ITER 的 IT 项目工具部门于 2024 年第一季度构建了一个 AI 聊天机器人的概念验证（PoC）模型，并在此后持续进行迭代改进。今年早些时候，该团队将架构从独立模式升级为多智能体（multi-agent）模式。

在这种新模式下，AI 工具首先对文档进行智能摘要，并将关键信息索引到一个大型向量数据库中。其优势在于，用户可以通过自然语言提问，系统能够理解查询其意图并从数据库中检索、整合信息，提供富有意义的连贯回答，而非仅仅基于关键词匹配的零散结果。

该聊天机器人由 OpenAI 的技术驱动，目前已支持包括中文（普通话）、韩语、日语、俄语和印地语在内的多种语言查询，服务于 ITER 项目的 120 个合作伙伴。考虑到 ITER 文档中存在大量专业缩略语，团队还专门开发了另一个聊天机器人，用于解答关于缩略语的疑问。

展望未来，该团队正致力于让现有的文档系统能够与其他大型语言模型（LLMs）进行交互对接，以适应全球不同地区合作团队可能使用的不同 AI 工具。这将进一步促进信息的顺畅流通，减少协作障碍，最终为 ITER 成功实现可控核聚变这一终极目标铺平道路。