IBM与英国原子能机构（UKAEA）发布核聚变等离子体AI模型TokaMind，上图为英国原子能机构核聚变实验装置示意图。

IBM与英国原子能机构（UKAEA）及英国科学技术设施委员会（STFC）哈特里中心合作，于4月中旬推出核聚变等离子体AI基础模型TokaMind，并开源模型与评估工具，旨在加速核聚变技术向电网应用迈进。

核聚变被视为下一代能源，其反应需在极高温度形成的等离子体状态下进行。相较于传统核裂变，核聚变具备低碳排放、燃料来源丰富且长期放射性废物较少等优势。然而，在地球上稳定控制这种高温等离子体并持续输出能量，仍是主要技术挑战。

IBM表示，TokaMind模型整合了英国原子能机构MAST（Mega Ampere Spherical Tokamak）实验装置的数据，将分散且复杂的资料统一为标准化格式，使研究人员更易掌握等离子体在不同运行条件下的变化。与传统模型需针对单一任务分别训练不同，TokaMind可同时处理多种等离子体分析任务。在TokaMark基准测试的14项等离子体分析任务中，该模型几乎全部优于传统机器学习方法。

IBM与UKAEA表示，这项技术将用于优化核聚变发电原型装置Spherical Tokamak for Energy Production（STEP）的设计，目标是在2040年代建成并接入电网。

总体来看，核聚变技术目前仍处于研发阶段，而TokaMind有望成为核聚变研究的重要工具，助力相关技术从实验阶段逐步迈向商业化发电阶段。