预测行星轨道的算法可能是无限能源供应的关键

美国能源部（DOE）普林斯顿等离子体物理实验室（PPPL）的科学家开发了一个可以准确预测太阳系行星轨道的计算机算法。它依赖于人工智能（AI）根据以前的经验开发预测。

现在，该算法的基本原理正在其他领域被应用，特别是在预测和控制聚变设施中的等离子体方面。这些设施可以在地球上收获聚变能，这是太阳和星星的能量来源。

Hong Qin 是 PPPL 物理学家，也是发表在 科学报告上的论文的作者。

“通常在物理学中，你会进行观察，根据这些观察创建理论，然后使用该理论预测新的观察结果，”秦说。“我正在用一种可以在不使用传统理论或定律的情况下产生准确预测的黑盒子来替换这个过程。”

计算机程序

秦开发的计算机程序依赖于过去关于地球、火星、水星、金星、木星和矮行星谷神星轨道的观察数据。使用“服务算法”，可以对其他行星的轨道进行准确预测，这一切都不需要使用牛顿运动定律和重力定律。

“本质上，我绕过了物理学的所有基本成分。我直接从数据到数据，”秦说。“中间没有物理定律。”

Joshua Burby 是 DOE 的洛斯阿拉莫斯国家实验室的物理学家。他在秦的指导下获得了博士学位。

“洪教会程序了解自然界用于确定任何物理系统动力学的基本原理，”伯比说。“回报是该网络在看到很少的训练示例后学习了行星运动定律。换句话说，他的代码真正地‘学习’了物理定律。”

聚变实验

这些原理和理论现在被 Qi 和埃里克·帕尔默杜卡（Eric Palmerduca）应用，后者是普林斯顿大学等离子体物理学项目的研究生。他们试图使用这些原理来预测聚变实验中等离子体粒子的行为，这些实验在世界各地进行。

聚变是指将轻元素以等离子体的形式结合起来，它是太阳和星星的能量来源。等离子体代表了可见宇宙的 99%，它具有产生大量能量的潜力。如果科学家们能够在地球上复制聚变，它将为我们提供无限的电力供应。

“在磁约束聚变设备中，等离子体的动力学是复杂和多尺度的，我们感兴趣的特定物理过程的有效支配定律或计算模型并不总是清楚，”秦说。”在这些情况下，我们可以应用我开发的机器学习技术来创建离散场理论，然后应用该离散场理论来理解和预测新的实验观察结果。”

科学家们还相信，这种新技术可以开发出传统的物理理论。

在某种意义上，这种方法排除了对这种理论的需求，但也可以将其视为通往理论的途径，”帕尔默杜卡说。”当你试图推导出一个理论时，你希望拥有尽可能多的数据。在给定一些数据的情况下，你可以使用机器学习来填补数据中的空白或扩大数据集。”