维度网讯，艾姆斯国家实验室的科学家开发出新型人工智能工具DuctGPT，可加速发现下一代聚变能源系统所需材料。该工具结合先进人工智能技术与基于物理的建模，能预测哪些材料具备在聚变反应堆极端条件下运行的特性。相关研究在《Acta Materialia》发表的论文“DuctGPT：用于延性耐火多主元素合金正向筛选的生成式变压器”中进行了讨论。

发现聚变能源系统材料面临挑战，需快速探索各种潜在合金成分，使其既能保持高温强度，又能具备制造材料所需的延展性。此项目由艾姆斯实验室科学家普拉尚特·辛格领导，旨在展示基于物理的人工智能工具如何加速发现能承受强热、辐射和机械应力的聚变能源系统材料。

该团队以美国国家标准与技术研究院开发的AtomGPT现有AI模型为基础，利用现有材料科学数据对其进行修改和微调。DuctGPT能在几秒内搜索大量元素组合，研究人员还可用对话式文本提问并定义参数。

辛格称，现在若提出设计用于聚变反应堆、具备特定重要特性的材料要求，DuctGPT会给出满足标准的元素组合。

钨虽是能承受核聚变高温、冷却时间短且暴露后保持放射性时间短的最佳材料之一，但存在低温拉伸延展性不足、难以加工成复杂形状的重大缺陷。借助DuctGPT，可查询特定成分范围，如钨 - 钛 - 锆 - 铪合金，找到既保持钨强度和高熔点，又能提高延展性的合金。

材料查询可在普通台式电脑上完成，无需昂贵超级计算机，DuctGPT可将发现时间从数月缩短至数天甚至数小时。辛格表示，艾姆斯实验室已证明韧性耐火合金可预测性设计，且具备合成和测试预测材料、证实其具备聚变应用所需优异性能的能力。

目前，该团队正扩展平台，通过整合新数据和模型，更好地预测材料运行过程中的性能。这项工作得到美国能源部高级研究计划署(ARPA-E) CHADWICK项目和实验室投资的支持，与美国能源部“创世纪计划”(Genesis)相关。

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