核聚变反应堆技术能够以安全和可持续的方式满足我们未来的电力需求。数值模型能够为研究人员提供关于聚变等离子体行为的信息，以及关于反应堆设计和运行有效性的宝贵见解。不过，要求大量的等离子体相互作用进行建模，需要一些专门的模型，而这些模型的速度不足以提供反应堆设计和运行的数据。
来自埃因霍温理工大学应用物理系核聚变科学与技术组的 Aaron Ho 利用机器学习的方法，来加快堆芯等离子体湍流传输的数值模拟。核聚变反应堆研究的最终目标是以经济可行的方式实现净功率的提升。为了达到这个目标，已经建造了大型复杂的装置，但随着这些装置变得越来越复杂，对其运行采取预测优先的方法变得越来越重要。这样可以减少运行效率低下的情况，并保护设备不受严重损坏。
为了模拟这样的系统，需要能够捕捉到融合装置中所有相关现象的模型，这些模型要足够准确，以便预测可以用来做出可靠的设计决策，并且要足够快，以快速找到可行的解决方案。
Ho建议，该模型可以扩展到控制器或实验设计等进一步应用。他还建议将该技术扩展到其他物理模型，因为据观察，湍流传输预测不再是限制因素。这将进一步提高综合模型在迭代应用中的适用性，并能进行必要的验证工作，使其能力更接近于真正的预测模型。
几十年来，人们一直在倡导清洁，绿色核聚变的前景，但是人工智能的兴起意味着最终可以克服挑战。我们对能源的需求正在烧毁地球，耗尽其资源，并冒着无法修复的破坏地球的危险。风能，太阳能和潮汐能提供了一定的缓解，但它们是有限的且不可预测的。核裂变会带来反应堆崩溃和放射性废物的危险，而水力发电会破坏生态。另一方面，聚变能提供几乎无限的能量，而不会释放二氧化碳或产生放射性废物。这是梦想的动力源。长期存在的问题是：我们可以实现它吗？
也许现在终于可以了。这不仅是因为无数融合初创企业越来越多地意识到即将到来的有利可图的市场机会，并挑战了传统大兽项目的首要地位。或者仅仅是因为创新的方法，材料和技术使人们对乐观情绪感到乐观，我们最终可以掌握融合的邪恶复杂性。也正是由于新玩家的加入，才有可能改变游戏规则：人工智能。在正确的地方，这可能会使接下来的30年过去。
核聚变是宇宙中最广泛的能源，也是最有效的能源之一。