这实际上是一个非常好的问题。人工智能已经用于等离子体模拟，以增强科学计算和更快地收敛解决方案，甚至用人工智能计算版本取代科学计算计算。目前，等离子体的许多非线性和混沌行为的建模都很差，也许人工智能可以更好地建模这种行为，而且它可以比目前的科学计算方法更快。
不管怎样，这都是一个用来预测等离子体行为的计算机模型。Deep Mind的一些工作专注于使用这些模型通过深度强化学习来控制反应堆，这是合乎逻辑的下一步。
这是否会成功取决于以下几个因素：人工智能模型能否准确预测等离子体的演化？它能处理混沌和非线性的行为吗？AI模型是否能实时预测等离子体的演变，以便用于生成对反应堆的及时控制输入？所得到的模拟控制回路在反应堆运行条件下是否稳定和响应？也许我们可以通过AI方法绕过模拟步骤，即在控制回路中使用代理和视觉反馈以及等离子体的测量，但这可能会错过一些潜在的物理和行为。
