美国能源部提供2100万资金支持聚变能领域的人工智能和机器学习研究
2020年8月19日，美国能源部（Department of Energy, DOE）宣布了一项计划，该计划提供高达2100万美元的资金，支持聚变能领域的人工智能和机器学习研究。
美国能源部科学办公室主任Chris Fall博士指出：“这些项目将使聚变研究人员能够利用人工智能和机器学习领域的最新技术，推进聚变的快速发展，确保美国在 聚变研究领域的领先地位。”
被选中的项目将通过自动化数据分析工作流程并启用实时控制算法，提高科学办公室下属聚变装置的运营效率。研究人员有望将在美国能源部国家实验室中使用世界领先的超级计算资源。
该项工作由美国能源部的基于高级计算的科学发现计划（Scientific Discovery through Advanced Computing program）和美国能源部科学办公室的“聚变能科学和先进科学计算研究”共同资助。计划的资金总额为2100万美元，用于为期长达三年的项目，其中2020财年的资助资金为800万美元，而年度资金则取决于国会拨款。
具体项目如下：
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项目负责人 |
项目名称 |
承担单位 |
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Wright, John |
利用机器学习加速射频建模
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麻省理工学院 |
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Shiraiwa, Syunichi |
普林斯顿等离子体物理实验室 |
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Bethel, Edward |
劳伦斯·伯克利国家实验室 |
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Ma, Tammy |
开发实时加速认知仿真，利用高重复频率激光推进HEDLP |
劳伦斯·利弗莫尔国家实验室 |
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Lao, Lang |
EFIT-AI：托卡马克实验和子燃烧等离的机器学习和人工智能辅助平衡重建
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通用原子 |
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Kruger, Scott |
Tech-X公司 |
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Madireddy, Sandeep |
阿贡国家实验室 |
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Williams, Samuel |
劳伦斯·伯克利国家实验室 |
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Thompson, Aidan |
FusMatML：聚变材料的机器学习原子建模
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桑迪亚国家实验室 |
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Wirth, Brian |
田纳西大学 |
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Perez, Danny |
洛斯阿拉莫斯国家实验室 |
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Schneider, Jeff |
实时聚变等离子行为预测和操纵的机器学习
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卡内基梅隆大学匹兹堡 |
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Smith, David |
威斯康星大学系统 |
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Coffee, Ryan |
SLAC国家加速器实验室 |
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Boyer, Mark |
普林斯顿等离子体物理实验室 |
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Kolemen, Egemen |
普林斯顿大学 |