新聞

4月中旬IBM研究部門宣布，與英國原子能機構（UKAEA）及英國科學與技術設施委員會（STFC）Hartree Centre合作，推出核融合電漿AI基礎模型TokaMind，以及開源模型與評測工具，目標是加速核融合技術邁向電網應用。

核融合被視為下一代能源，其反應需在極高溫形成的電漿狀態中進行。相較傳統核分裂，核融合具備低碳排、燃料來源充足且長期放射性廢料較少等特性。不過，要在地球上穩定控制這種高溫電漿並持續輸出能量，仍是主要技術挑戰。

IBM表示，TokaMind模型整合英國原子能機構的MAST（Mega Ampere Spherical Tokamak）實驗裝置資料，將分散且複雜的資料整理成一致格式，使研究人員能更容易掌握電漿在不同操作條件下的變化。不同於傳統模型需針對單一任務分別訓練，TokaMind可同時處理多種電漿分析工作。在TokaMark基準測試的14項電漿分析任務中，該模型幾乎都優於傳統機器學習方法。

IBM與UKAEA表示，這項技術將用於優化核融合發電原型Spherical Tokamak for Energy Production（STEP）的設計，目標在2040年代建成並接入電網。

整體來看，核融合技術目前仍處研發階段，而TokaMind可望成為核融合研究的重要工具，協助相關技術從實驗階段逐步邁向商用發電階段。