8月19日，美国能源部（DOE）宣布在未来三年资助2100万美元支持探索人工智能和机器学习技术在聚变能源领域的应用潜力 ，旨在通过将人工智能和机器学习技术引入到核聚变的研究过程中，以实现对海量实验数据的实时采集和快速高效分析，大幅提升实验效率，缩短实验周期。本次资助项目具体内容如下：
1、麻省理工学院、普林斯顿等离子体物理实验室、劳伦斯伯克利国家实验室将研究利用机器学习加快高频交流变化的电磁波仿真模拟。
2、劳伦斯利弗莫尔国家实验室将利用人工智能技术来开发先进加速器实时模拟系统，加快高能密度等离子体实验室联合项目研究进程。
3、通用原子公司、阿贡国家实验室、劳伦斯伯克利国家实验室和Tech-X公司将利用机器学习和人工智能辅助托卡马克实验装置来实现等离子体稳态自持燃烧。
4、桑迪亚国家实验室、田纳西大学、洛斯阿拉莫斯国家实验室将利用机器学习技术进行原子模型构建以缩减核聚变材料的研发实验周期。
5、普林斯顿等离子体物理实验室、SLAC国家加速器实验室、卡内基梅隆大学、威斯康星大学将利用机器学习技术来实现对实时聚变等离子行为的预测和控制。
