强化学习在等离子体的应用

强化学习在等离子体控制方面的应用已经得到了广泛的研究。EPFL和DeepMind的研究表明，深度强化学习可以用于控制托卡马克等离子体，这是一种用于核聚变研究的装置。DeepMind还测试了一种名为“液滴”的等离子体配置，该配置在容器内部同时存在两个独立的等离子体。通过提出的方法，DeepMind简单地调整了模拟切换状态，以考虑来自单轴等离子体的不同切换条件，并定义一个奖励函数以保持每个液滴组件的位置稳定，同时增加域等离子体电流。