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昨年，DeepMind 和瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）相助，，大获见效。DeepMind 让「东说念主造太阳」上前一大步。

RL 在等离子体磁限度界限中泄涌现了细致的后果。但是，与传统的磁治理响应限度行径比较，仍然存在权臣的障碍。

近日，DeepMind 和 EPFL 的商榷团队，处置了 RL 行径的主要障碍；对所需的等离子体特色终了更高的限度精度，减少稳态错误，减少学习新任务所需的时期。

商榷东说念主员在此前商榷的基础上，对代理架构和西宾经过的算法进行了改良。

将模拟中的等离子体格局精度提升了 65%，大幅减少了等离子体电流的长久偏差，况且还将学习新任务所需的西宾时期减少了 3 倍及以上。

在 TCV 托卡马克上使用升级后的基于 RL 的限度器进行了新的实验，考证了所终了的模拟驱散，并为使用 RL 行径老例终了精准放电指明了说念路。

推特网友直呼：「这无疑是离地球上的核聚变和为每个东说念主提供丰富动力更近了一步。」

还有网友暗意：「当 AI 碰到物理时，古迹就会发生！我合计这才是着实能带来编削的 AI 诈欺类型。」

该商榷以「Towards practical reinforcement learning for tokamak magnetic control」为题，发布在 arXiv 预印平台上。

论文畅达：https://arxiv.org/abs/2307.11546

商榷布景

响应限度关于托卡马克安装的运行至关挫折。

传统上，平等离子体的精准限度是通过等离子体电流、格局和位置的一语气闭环来终了的。

在这种程序中，限度想象者事先计算一组前馈线圈电流，然后为每个受控量构建响应回路。这些量（举例等离子体格局和位置）无法奏凯测量，必须通过磁测量辗转及时料到。特殊是，必须使用均衡重建代码及时料到等离子体的格局。此类系统已见效踏实了大界限的放电，但想象可能具有挑战性且耗时，特殊是关于新的等离子体场景。

RL 已成为构建及时限度系统的替代程序。强化学习越来越多地用于等离子体限度。但是，RL 行径有许多障碍，限度了它们手脚托卡马克等离子体限度的实用处置有想象的诈欺。

处置 RL 的三个挑战

在该商榷中，商榷东说念主员将处置并运转缓解其中三个挑战：难以指定一个既可学习又能激励精准限度器性能的标量奖励函数；追踪错误中的稳态偏差；西宾时期长。

最初，在奖励塑造（reward shaping）中，商榷东说念主员惨酷了一种奖励塑造行径，手脚提升限度精度的直不雅而简易的处置有想象。

图示：四种不同西宾成立的性能驱散。（开始：论文）

然后，通过向代理提供明确的诞妄信号和集成诞妄信号来处置积分器响应中的稳态错误问题。这消弱了经典限度器和强化学习限度器之间的精度差距。

下图为使用和不使用积分器响应西宾的战术的模拟等离子体电流错误轨迹，每种情况进行了 3 次连忙运行。不错看出，积分器响应大大缩短了等离子体电流偏置，正如预期的那样。

图示：shape_70166 任务在 1 s 限度窗口内模拟等离子体电流和格局的错误。（开始：论文）

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终末，在 Episode Chunking 和迁徙学习中，处置了生成限度战术所需的西宾时期问题。

图示：诈欺于 Showcase_xpoint 任务的 Episode Chunking 驱散。（开始：论文）

商榷泄露，将 chunking 时期诈欺于具有两个/三个 chunk 的 Showcase_xpoint 任务可权臣加速西宾时期。

家喻户晓，RL 算法具有高计算资本和低样本着力，这一问题在托卡马克中加重，即使是低保真等离子体模拟器的计算资本也比传统强化学习诈欺中使用的模拟器要高得多。商榷东说念主员通过对复杂的放电使用多启动行径来处置这个问题，并泄露新战术的西宾时期大幅减少。

此外，商榷标明，当感兴味的新场景接近之前的场景时，使用现存限度战术进行热启动西宾不错是一种颠倒灵验的器具。

公司回复称，首先在营收和利润方面，今年上半年首次出现收入下降，主要是因为受客户工程进度、验收确认等方面的制约，发货及验收数量较上年同期有所减少，同时去年特高压项目招标减少，导致今年可确认的收入减少；此外受成本端影响，由于江西工厂正在调试过程中，产生了一定的费用，因此销售收入及利润较上年同期有所回落，一二季度营收和利润的同比下降情况基本趋同。

聚拢起来，这些时期不错权臣减少西宾时期并提升准确性，从而在使强化学习成为等离子体限度的老例可用时期方面取得环节阐明。

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TCV 托卡马克放电实验

接下来，商榷东说念主员在 TCV 托卡马克专用放电上测试了上述几个模拟增强功能。

最初使用奖励塑造行径来测试经过西宾以减少 shape_70166 踏实任务中 LCFS 错误的限度战术。

图示：shape_70166 踏实任务的 LCFS 格局错误战术比较。（开始：论文）

总体而言，模拟性能的改良是成心的，更新后的基础圭臬的准确性高于之前的基准。但是，优化模拟性能是有限的。事实上，关于这种情况，进一步减少仿真 RMS 错误似乎莫得什么平正，相悖，当今应该专注于处置仿真与果然的差距。

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接下来，比较奖励塑造对更复杂的「snowflake」成立的影响。

下图泄露了见效限度等离子体的窗口时间 X 点追踪的精度。不错看到，仿真中 X 点精度的权臣改良确乎导致硬件上 X 点精度的改良。与之前的 TCV 实验比较，奖励塑造的改良导致限度窗口上的 RMSE 追踪距离减少了 59.7%。其他倡导（举例 LCFS）报告准确度略有下落，这是预期的，如奖励塑造中所述。在这里，确乎看到了奖励塑造的权臣平正，尽管仍然需要竭力弥合模拟与果然的差距，以保持高精度的完满 snowflake。