谷歌利用其强大的计算能力参与人造太阳的研究

对人类社会而言传统的不可再生能源除了面临枯竭问题外还在不间断的排放废气污染着我们赖以生存的星球。

但如果人类可以驾驭让太阳产生能量的核融合反应那么我们将可以获得取之不尽用之不竭的无污染清洁能源。

不过要产生稳定的核融合反应本身不是什么轻松的事情，因为这需要极其精准的控制几乎数不清的限制条件。

为加快对核融合反应的研究拥有强大计算能力的谷歌宣布与核融合公司 Tri-Alpha 联合参与核融合反应研究。

目前谷歌与 Tri-Alpha 公司已经成功将浓缩试验的时间缩短，同时在此过程中还降低了50%左右的能量消耗。

算法结合机器学习和人类判断

核融合反应是由2个氢原子结合成1个原子的过程中释放的大量能量， 不过本身2个氢原子都是带有正电荷的。

因此必须给予极高的温度和压力才能让原子彼此接近， 同时核融合的物理特性还包含了非常多的非线性现象。

仅是细微的改变就可能造成融合过程发生极大的变化， 因此对于研究人员来说精准的控制实验过程相当困难。

这时候就需要借助谷歌公司强大的计算能力来进行控制， 不过对复杂性极高的核融合实验连谷歌也无法驾驭。

谷歌软件工程师称所有事情都已经远远超出我们的所知的内容， 尽管这还是在谷歌大规模的计算集群控制下。

因此谷歌工程师决定利用机器学习并配合科研人员的判断， 来提高整个核融合实验的各项参数实现精准控制。

算法的力量：

谷歌开发名为 Optometrist 的算法模拟不同参数组合可能产生的结果，由科研人员选择比较容易成功的组合。

这样做的好处在于并不需要所有的参数组合都要实际实验， 因此可以显著的缩短浓缩实验所消耗的大量时间。

若没有强大的计算能力支撑得出不同组合的实验结果,可能需要耗费科研人员几年甚至是数十年的时间才可以。

最终科研团队成功将通常需要耗费1个月时间的实验缩短到几个小时, 在此过程中也降低50%的实验能量消耗。

科研人员最终想要通过可以稳定驾驭核融合反应来获得能量， 这与我们依靠的太阳发出大量稳定的能量类似。

完成后人类将可以利用人造太阳获取大量的能源而降低对不可再生能源的消耗， 对地球环境而言也机关重要。