該團隊在美國能源部普林斯頓等離子體物理實驗室工作，表示他們已將深度學習技術應用于計算機，以便能夠預測用于核聚變的反應堆中的突然停電，這可能會阻止能量產生反應。

這里取得成功的意義可能很大：核聚變在理論上可以無限期地提供無排放的電力。然而，從理論到實踐的跨越已證明是具有挑戰性的。

與裂變不同，核聚變是在傳統反應堆中發生的，包括將顆粒粉碎在一起并將其轉化為等離子體以產生能量。這發生在所謂的磁融合機或托卡馬克中。托卡馬克產生的磁場將超高溫等離子體保持在內部并保持其移動和熱 - 但是控制它持續更長的時間并使其移動更快以產生更多能量一直是一個 挑戰。

許多人認為我們永遠無法實現核聚變，但研究人員并沒有放棄。計算機技術是科學家們尋求無限清潔能力的天然盟友，但是數據的存在已經證明是至關重要的。

普林斯頓大學和哈佛大學的科學家們使用了兩個聚變反應堆的數據：加利福尼亞州能源部的DIII-D國家融合設施，由General Atomics運營，以及英國的歐洲聯合托魯馬克托克馬克。該團隊了解如何預測停電將適用于歐洲ITER項目中目前正在建設的最大的托卡馬克。它可能只是幫助解決融合的最大問題：為什么粒子粉碎有時會停止。如果這個問題得到解決，世界可能會在不到20年的時間內看到一個正在運行的核反應堆，盡管許多科學家和觀察家仍持懷疑態度。