L'IA face aux grands problèmes du monde · Fusion nucléaire et énergie · arXiv · 2026-10-20
Contrôleurs d'apprentissage par renforcement pour le développement de scénarios de fusion
Titre original: Reinforcement Learning Controllers for Fusion Scenario Development
La conception de scénarios de décharge pour tokamak est un processus itératif et très exigeant en main-d'œuvre, car chaque candidat nécessite un réglage du contrôleur et une simulation. Les auteurs entraînent à l'avance un unique contrôleur d'apprentissage par renforcement conditionné par un objectif, spécifié uniquement par des formes d'onde cibles, à l'aide d'un simulateur d'équilibre à frontière libre et de transport. Sur une montée en courant du plasma d'EAST, le contrôleur a formé un divertor dans 86 % des 1024 scénarios de test et a atteint la fin de l'épisode dans un état diverté dans 58 % des cas, les échecs se concentrant aux fortes densités de courant.