清华大学成立人工智能学院

[2024-05-06] 　[新闻来源：科技日报]

“图灵奖”获得者姚期智任院长

　　科技日报北京4月27日电 （记者华凌）27日，清华大学113周年校庆到来之际，清华大学成立人工智能学院，聚焦“人工智能核心基础理论与架构”和“人工智能+X”两个重点方向，以高定位和新机制建设中国自主的“AI顶尖人才和原始创新基座”。“图灵奖”获得者、中国科学院院士姚期智担任清华大学人工智能学院首任院长。

　　据介绍，清华大学人工智能学院将立足国家战略布局，创新人才引进机制，吸引汇聚顶尖人才；创新人才培养模式，构建以人工智能基础理论人才为主、兼顾“人工智能+X”复合型人才的培养体系；实现基础研究和关键核心技术的突破，夯实中国新一代人工智能发展的基础；实现成果应用转化的突破，让人工智能更好地赋能千行百业；坚持高水平对外开放，打造人工智能领域高端国际交流合作品牌；发挥引领作用，依托清华大学综合学科优势和北京产业发展优势，建成世界顶尖的人工智能人才高地和创新高地。

　　据了解，清华大学在人工智能人才培养和科学研究方面有着深厚的积累，是国内最早开展人工智能教学和科研的单位之一。近年来，该校相继成立脑与智能实验室、未来实验室、人工智能研究院、人工智能国际治理研究院、智能产业研究院，在人工智能领域进行了全方位布局，为发展新一代人工智能奠定了坚实的基础。

核聚变反应关键技术障碍有望扫除

科技日报讯 （记者刘霞）美国科学家在小型托卡马克反应堆内进行了一项最新实验，克服了实现稳定且强大聚变反应的两个关键障碍：让等离子体密度超出限制值20%，并让更稠密的等离子体保持稳定。但这项技术是否适用于更大设备仍有待验证。相关论文发表于4月24日的《自然》杂志。

　　作为不产生二氧化碳的绿色能源，核聚变发电日益受到关注。获得聚变能的最常见方法是使用托卡马克装置。在托卡马克核聚变反应堆内，氢同位素氘和氚被加热到超高温度以产生等离子体，强磁场将这些带电等离子体约束在“磁笼子”里。但目前，要想让核聚变反应在“最佳点”运行以获得最佳发电效率，需要解决两个难题：提高等离子体密度并有效约束更稠密的等离子体。

　　在核聚变反应中，存在着所谓的格林沃尔德极限。超过这个极限，如果等离子体不脱离磁场束缚，就无法提高密度，但等离子体挣脱束缚又会损坏反应堆。提高密度对提高发电量至关重要，实验表明，托卡马克反应堆的发电量与燃料密度的平方成正比。

　　在最新实验中，美国通用原子公司研究团队让DIII-D国家聚变设施内的托卡马克反应堆运行了2.2秒，等离子体平均密度比格林沃尔德限值高20%。至关重要的是，新实验是在约束改善因子大于1的条件下运行，这意味着等离子体被成功地限制在适当位置。

　　不过，DIII-D等离子体室的外半径仅1.6米，目前尚不清楚该方法是否适用于正在法国建设的半径为6.2米的下一代托卡马克装置——国际热核聚变实验堆。因为等离子体非常复杂，条件的微小变化会导致行为的巨大变化。

　　研究人员表示，许多反应堆设计需要同时实现高约束和高密度，这是首次有实验实现这一点。这一成果向实用核聚变发电厂迈出了重要一步，但商业反应堆可能还需多年才能实现。