研究人员在《自然科学报告》(Nature Scientific Reports)发表的一篇研究论文中解释说：“虽然验光师要求患者根据清晰度在镜片处方中做出选择，最新迷失传奇SF，但我们的算法要求人类专家根据实验结果在血浆设置中做出选择。
谷歌与核聚变创业公司TriAlphaEnergy合作，将人工智能带入等离子体研究的世界。
这也是通用聚变公司的承诺，这家加拿大聚变能源公司得到亚马逊亿万富翁杰夫·贝佐斯(Jeff Bezos)的支持。
Tri Alpha的投资者包括微软联合创始人保罗·艾伦(Paul Allen)的Vulcan Capital。该公司只是几个旨在利用核能核聚变的企业之一，这是为太阳供电的能源过程。商业核聚变动力从一个比核裂变或化石燃料更环保的能源来源获得了廉价的、几乎无限的能源。
从那时起，Tri Alpha已经向一个价值1亿美元的下一代等离子体限制装置转型，命名为Norman，以纪念该公司已故的联合创始人Norman Rostoker。诺曼机器上个月刚刚实现了第一个等离子体。
高能等离子体物理学是一个实验领域，有许多未知领域，因此为了探索所有这些未知领域，两家公司的研究人员都基于所谓的Optimist算法创建了一种机器学习工具。
特里·阿尔法公司(Tri Alpha)总裁兼首席技术官迈克尔·宾德鲍尔(Michl Binderbauer)在一份新闻稿中表示：“如果没有先进的计算能力来迅速扩大我们对等离子体复杂特性的理解，这样的结果可能需要数年才能解决。
这个概念就像一个眼睛检查-研究人员给出了实验的两个可能的结果，并要求选择哪个结果更好。
这些实验是在加州福希尔牧场的Tri AlphaEnergy工厂进行的，使用该公司的C-2U等离子限制机。这些实验为限制时间和稳定性创造了新的记录，使TriAlpha更接近可持续的核聚变反应。
导读 谷歌与核聚变创业公司TriAlphaEnergy合作，将人工智能带入等离子体研究的世界。高能等离子体物理学是一个实验领域，有许多未知领域，因此为
等离子物理不同于验光，因为有1000多个参数需要考虑。但原理是一样的。等离子体拍摄的早期设置所产生的选择被考虑到后续拍摄的设置中。
在过去的几年里，General Fusion已经向公众求助于众包方法来优化等离子体性能。现在它也得到了微软大数据专家的帮助。
该工具已被证明是成功的。研究人员发现，他们能够减少50%以上的能量损失，并保持等离子体的热。
5月在西雅图举行的微软构建会议上宣布的这一合作将使用微软基于云的工具筛选通用Fusion在15万次等离子体实验中收集到的超过100兆字节的数据。