IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Fusão nuclear e energia · arXiv · 2026-10-20
Controladores de Aprendizado por Reforço para o Desenvolvimento de Cenários de Fusão
Título original: Reinforcement Learning Controllers for Fusion Scenario Development
Projetar cenários de descarga em tokamaks é um processo iterativo e trabalhoso, pois cada candidato exige ajuste de controlador e simulação. Os autores treinam previamente um único controlador de aprendizado por reforço condicionado a objetivos, especificado apenas por formas de onda-alvo, usando um simulador de equilíbrio de fronteira livre e de transporte. Em uma rampa de subida da corrente de plasma no EAST, o controlador formou um divertor em 86% de 1024 cenários de teste e chegou ao fim do episódio em estado divertido em 58%, com falhas concentradas em alta densidade de corrente.