人工智能那点事机器学习（ML）可以帮助地球带来清洁的聚变能量，照亮太阳和星星。美国能源部（DOE）普林斯顿等离子体物理实验室（PPPL）的研究人员正在使用ML创建一个快速控制等离子体的模型 – 由自由电子和原子核组成的物质状态，或者是促进聚变反应的离子。由PPPL物理学家Dan Boyer领导的研究人员在PPPL的国家球形环实验升级（NSTX-U），旗舰融合设施或托卡马克的第一次作战活动中，研究了神经网络 – ML软件的核心。 。经过训练的模型精确地再现了由强大的中性束注入（NBI）产生的高能粒子行为的预测，该中性束注入用于为NSTX-U等离子体提供燃料并将其加热到百万度的融合相关温度 。
