据 ai987.cn 于 2026 年 7 月 23 日收到的消息 ‣ 休斯敦大学近日获美国能源部选中，牵头一项近 75 万美元的研究项目，利用人工智能加速新一代核裂变与核聚变能源系统的设计。该跨学科项目融合人工智能、工程学与先进物理学，旨在构建更快、更精准的计算机模型，助力可靠、零碳能源技术的发展。

此项资助源自能源部的“创世使命”计划，汇聚休斯敦大学、劳伦斯利弗莫尔国家实验室与宾夕法尼亚大学的研究人员，共同开发基于人工智能的工程工具，大幅缩短建模复杂传热系统所需时间，而这类系统是先进核反应堆与未来聚变技术的关键环节。通过将人工智能与基本物理定律相结合，休斯敦大学主导的研究旨在提升计算机模型的精度与速度，从而加速可靠、零碳能源技术的研发。

项目由休斯敦大学卡伦工程学院教授李明圭（Myoungkyu Lee）领导，聚焦熔盐领域。熔盐凭借独特特性，极适合核反应堆与混合能源系统等能源生产与储存应用。项目名为“面向能源系统湍流强制对流的物理信息人工智能替代模型”，目标是开发更快、更可靠的人工智能工具，预测热量如何在先进核裂变反应堆与未来聚变系统使用的湍流液态冷却剂中传递。

李明圭表示：“熔盐虽是多种先进反应堆与聚变包层概念的理想选择，却也是最难建模的对象之一。当前标准工程工具针对水和空气等流体开发，对熔盐的热流往往严重误判。最高精度的模拟计算成本太高，难以用于日常设计，工程师只能依靠保守安全余量填补空白。我们的研究旨在减少猜测，以期节约能源与成本。”

研究团队将与劳伦斯利弗莫尔国家实验室及宾夕法尼亚大学合作，开发多组高精度模拟生成训练数据，再训练人工智能辅助模型以更快速度复现结果。不同于许多人工智能系统，该模型仍须遵循流体流动与传热的实际物理定律，并会标记预测可能不可靠的区域。

李明圭指出：“目标是开发运行速度远超当前最高精度模拟、同时保持误差微小的工具。若成功，该方法可为熔盐反应堆设计提供更优传热预测，也为研究聚变包层热移除提供切入点。这只是迈向可靠、零碳能源的众多贡献之一。”

该奖项进一步丰富休斯敦大学在能源研究领域的成果，彰显其汇聚世界级研究人员、尖端技术与产学研合作伙伴关系、推动人工智能在能源、工程、制造等关键行业应用的承诺。休斯敦大学能源与创新副校长拉马南·克里希纳穆尔蒂（Ramanan Krishnamoorti）表示：“参与这一项目将持续巩固休斯敦大学作为‘能源大学’的角色。该项目融合了休斯敦大学在能源与工程领域的领先优势、世界级研究实力与国家级合作伙伴关系，我们的教师正处于将改变未来数十年能源系统认知的发现与创新最前沿。”

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