エネルギー・シンギュラリティは、それ以来いくつかの大きなブレークスルーを成し遂げています。昨年、彼らは世界初の稼働する高温超伝導（HTS）トカマクである「洪荒70（HH-70）」で初プラズマを達成しました。その実験炉の設計と建設は、記録的な速さでたった2年で完了しています。今年は、21.7テスラの磁場を発生させることのできる磁石を作り、CFSのこれまでの記録である20テスラを上回りました。

CFSが先に追い越す可能性もあります。エネルギー・シンギュラリティは、HTSトカマクの実証（proof-of-concept）装置としてHH70を構築しました—見事な成果です。しかし、Q値が1を超えるには至っていません。Q値は、投入に対するエネルギー出力の比率であり、Q=1は損益分岐点、そしてQが10以上であることを達成するのが、核融合の商業的成立可能性を証明するための重要なマイルストーンと考えられています。大規模な資金と数年の先行があることで、CFSは実証装置を飛ばし、すでにQが10以上の装置であるSPARCの開発に取り組んでいます。

SPARCの初プラズマ（システムが稼働状態に入る）は2026年に予定されており、純エネルギー生産は2027年を目標としています。エネルギー・シンギュラリティのQが10以上の装置であるHH170の建設は、2027年末までに完了する見込みで、その後に初プラズマとエネルギー生産が続く予定です。

ただし、エネルギー・シンギュラリティにはいくつかの利点があります。より強力な磁石、設計経験、国内のサプライチェーンにより、彼らのリアクターは世界で最も費用対効果が高くなると考えています。彼らは、HH70の建設に1,600万米ドル（1億2,000万元）かかったと報告しており、HH170は4億2,000万ドルかかる見込みだとしています。予算内かつ予定通りに、クラス最高のHTSトカマクをすでに作っていることから、私は彼らの見積もりを信頼しています。

2018年にSPARCが発表されたとき、予算は4億ドルで、ネットパワーは2025年に達成するとされていました。現在65%進捗している新たな見積もりはおよそ5億ドルで、タイムラインはすでに2年押し戻されています。それでも、エネルギー・シンギュラリティとCFSのコスト見積もりはいずれも、フランスで建設中の国際熱核融合実験炉（ITER）に比べて、おおむね50倍安い水準です。ITERもまた、重要な目標としてQが10超を掲げています。

米国はまたDeepSeekのような出来事に見舞われるかもしれず、そして中国は2035年に向けて核融合で爆発的な成長が起きる態勢が整っているかもしれません。

このインタビューには、数々の興味深い小ネタが詰まっています。しかし全編で2.5時間となると、ほとんどの人には少し長すぎるかもしれません。以下に、ところどころ解説を交えた長めの抜粋をいくつか載せます。あるいは、核融合のマンダリン語彙でテストしたいなら（「惯性约束」は、日常で聞くような言葉ではもちろんありません）、次の ポッドキャスト を聴くか、動画 をご覧ください。

取り上げるテーマ:

• 名前に込められたものは？

• コストが鍵ならスタートアップを作れ

• リアクターをどう比較するか

• 新しいタイプのリアクターをどう設計するか

• 自分のサプライチェーンを作ろう

• 科学リスクと工学リスク

• なぜ ヘリオンに投資しないのか

• 中国と米国：独立した核融合エコシステム

• AIは核融合を加速できる

• 核融合 => 星間へ？

• てこ（レバレッジ）のある場所に貢献せよ

名前に込められたものは？

張小軍：初号機のデバイス「洪荒70（ホンファン70）」は、どうやってその名前を思いついたのですか？なぜ「洪荒」なんですか？

楊趙：「洪荒」は中国の神話に由来します。非常に原初的で、豊かな状態（[注：宇宙の形成前]）のことです。混沌としているのに、エネルギーに満ちています。核融合も似ています。元々は秩序のないエネルギーをたくさん取り込み、それを電気に変えるのです。だから、このシリーズを「洪荒」と名付けました。「70」は重要な設計パラメータ、つまり大半径です。直径が70センチなので、「70」と呼んでいます。

オックスフォードの中国語-英語辞典による「洪荒」の定義は「原初の混沌」です。もし、いちばん格好いい名前で核融合の勝者を選ぶのだとしたら、Energy Singularity（エネルギー・シンギュラリティ）が間違いなく勝ちでしょう。

コストが重要ならスタートアップをつくる

核融合実験用国際装置ITER（International Thermonuclear Experimental Reactor）の構想は、80年代に初めて考えられ、巨大な原子炉の画期的な取り組み（着手）は2007年に行われました。18年後――。それでもまだ10年以上の道のりが残っており、大幅なコスト増と工期の遅れが発生しています（詳細は後ほど）。ヤン・チャオの頭の中では、科学はすでにそこにある。あとはそれを十分に安く作るだけだ、という考えでした。

Yang Zhao: そこで2021年に目標を設定しました。核融合の1kWhあたりのコストを石炭の水準、あるいはそれ以下にすることです。私たちの会社が提供する価値は、あらゆる手段を通じてコストパフォーマンスを継続的に改善し、核融合のkWhコストを下げていくことです。だからこそ、装置全体を自分たちで設計することにこだわりました。磁石設計から製造、最終試験、運転まで、私たち自身でやらないといけなかったのは、それらが装置のコストに最も大きく影響するからです。その後、主要なサブシステムの大半を社内で開発しました。

費用対効果の観点から言えば、小さな設計変更が莫大なコスト差につながります。コアとなるサブシステムは、他のあらゆるシステムとのインターフェースに影響します。たとえ些細な設計変更でも、装置全体を大きく変えてしまうことがあります。もし自分のコストを、主に原材料コストにまで押し込めることができれば――つまり、チームがその知識を見出し、所有することができれば――コストを下げられます。そして、生産の上流に行くほど、原材料をより安くできるはずです。

つまり私たちは設計段階で すべて自分たちでやることに決めました: コアとなるサブシステム、社内製造、設計、生産、最終コミッショニング、運転です。装置がブラックボックスでなく、すべてが透明になって初めて、新しい目標を設定し、より高いパラメータでコストを最適化するために、どのシステムを調整すべきかを把握できます。これを2021年に見極めました。最初は4人しかいませんでした。たとえばドンは、全体の作業、物理設計、そしてその後の実験運転を担当していました。最も重要な初期システムは磁石で、私たちはそれを完全に自分たちで製造しました。それが有益でした。もちろん、このアプローチには、チーム運用と資金面で高い要求が必要になります。新しいメンバーが加わり、当初は約4人がこの作業に携わっていました。

Zhang Xiaojun: なぜスタートアップという形でやるのですか？ 既存の機関のように、もっと効率的なルートを使えばよいのではないでしょうか。

Yang Zhao: まさにそこがポイントです。私たちが最短時間で、最小コストで達成すべきは、核融合のコストパフォーマンスを急速に、桁違いに改善することです。それが本質的に、スタートアップが向いていることです。産業の観点で言えば、私たちがやっているのは、スペースXが行っていることと似ています。

組織の面では、研究室から低コストで大規模に使える状態にするために、最短の意思決定パイプラインと最も効率的な実行ができるのが、商業企業の得意分野です。大学や研究機関が得意とすることではありません。

核融合の課題が、科学的・工学的な実現可能性を証明する段階から、商業的な実現可能性を証明する段階へと移ったとき、それを行うための最良の手段として判明したのがスタートアップでした。目標が何で、必要なチームと組織形態がどのようなものかが分かったことで、私たちは2021年頃からそれを始めました。

…

Zhang Xiaojun: あなたは 同等の米国の取り組みの半分のコストになる、そして装置はより小さくなると主張しています。どうやってそれを実現するのですか？ 中国のチームは今日のAIの例のように、より経済的な傾向があります。

Yang Zhao: それが私たちのチーム目標であり、価値観にも反映されています。極限の効率性と現実主義の組み合わせです。私たちの目標は「170」装置――Q ≥ 10を達成しつつ、世界で最も低コストで、かつ最高のコストパフォーマンスを実現するマシンです。設計の開始から、すべて――装置全体のレイアウト、原材料の選定、サプライヤーの選定、製造ルート――は、その目標を見据えて行われました。

そこで、私たちの理解と設計制約の範囲内で、170を設計する際は最も低いコストを目指しました。70の建設プロセス全体に基づいて、各サブシステムのコストについて非常に明確で詳細なBOMモデルがあります。これを使って装置全体を最適化しています。その結果の最終設計では、装置のコストはおよそ30億元（4億2000万米ドル）でした。なぜ米国ではこれが10億米ドルになる必要があるのか、私たちは正直よく分かりません。彼らはコストの内訳を公に共有していません。でも、ここまで最適化しているのであれば、さらなるコスト最適化はかなり難しいと感じています。

このように低いコストを実現するには、全体の設計がコスト最小である必要があります。私たちは、市場で競争が激しく、率直に言えば余剰能力があるサプライヤーを利用します。そうでなければ、比較的独占的、あるいは1社か2社のサプライヤーしかできないような状況だと、彼らは強い交渉力を持ってしまいます。もし私たちが長期的に使用することになる装置の一部なら、それは私たち自身で開発します。そうすれば必要なのは材料を買うだけで済みます。

つまりこのアプローチ――設計から製造、プロセスから実験運転まで――を通じて、私たちは最も低いコストというマインドセットで最適化します。 最終設計は、 この水準の性能を達成できる世界最安の装置になる可能性が十分にあります。

原子炉を比較する方法

2024年時点で、45の異なる核融合スタートアップが、23種類の異なる原子炉設計を追求しています。それらをどのように比較し、誰が本物かを見極めることができるでしょうか。見るべき重要なポイントの一つは、彼らが公表している「トリプル積」の値です。ヤン・チャオがそれについて説明します。

Yang Zhao: これは、核融合研究の過去60年、70年の積み重ねを、数百の装置と数千の実験からまとめたものです。十分に高いエネルギー増倍率を達成するには――いわゆるエネルギー増倍率とは、入力パワーで割った出力パワー、つまり、生成するエネルギーを消費するエネルギーで割ったもののことですが――それが「エネルギー増倍率」です。

Zhang Xiaojun: それが重要な損益分岐（ブレークイーブン）の値ですよね？

Yang Zhao: その通りです。1に等しければ損益分岐です。発電所なら、それは1よりずっと大きくなければなりません。たとえば10に等しければ、出力エネルギーは入力の10倍になります。結局のところ、実際の運転では損失があるからです。

つまり、エネルギー増倍率は実際には「トリプル積」と呼ばれる物理パラメータによって決まります。簡単に言うと、プラズマ密度に温度を掛け、さらに閉じ込め時間を掛ける――この3つの数値を掛け合わせたものが「トリプル積」です。この積が、比較的複雑なある種の単位系でおよそ10^21に到達すると、第一原理からの物理の見方では、どんな手法を使っても、燃料として重水素と三重水素を用いるなら、このトリプル積はQ≈1に対応します。もしそれがわずかに高くなり、10^21から10^22の範囲に入るなら、エネルギー増倍率Qは1から非常に大きな値まで成長し、ほぼ雪崩のようになります。こうした損益分岐ラインを超えると、パラメータを少し増やすだけで、非常に大きなエネルギー増倍率が得られるのです。

つまり、スタートアップの想定するリアクター設計が公表しているトリプル積の値がたった 10^10、あるいは 10^17 でもある場合…ひとまずは近づかないのが賢明かもしれません。詳しくは「Helionに投資してはいけない理由」セクションで読んでください。

では、このロジックは私たちに何を教えてくれるのでしょうか。エネルギー増倍率を高めるには、トリプル積を増やす必要があります。なぜならトリプル積がエネルギー増倍率を決めるからです。 過去60年から70年にわたる研究の中で、エンジニアたちはトリプル積を増やす最も効果的な方法が、装置を十分に大きくするか、もしくは磁場を十分に強くするかのいずれかであることを突き止めてきました。これが2つの主要アプローチです。

これはまさに ITER と CFS／Energy Singularity の違いです。HTS（高温超伝導）マグネットの量産が必要な規模に本格的に到達したのは 2018 年になってからで、ITER の計画が立てられ、建設が始まったずっと後でした。その結果、ITER は「とにかく大きく」のアプローチを取らざるを得ず、莫大なコストがかかっています。HTS マグネットでは、2つ目のルートが今や選択肢として可能になっており、はるかに費用対効果が高いことが期待されています。

新しいリアクターを設計する方法

私はこれほど複雑な問題に取り組む必要があったことは、今まで一度もありませんでした。しかし、彼がそのプロセスを詳しく説明してくれた後なら、私が想像していたほど手強いものではありません。とても難しいのは確かです。ですが、象でも一口ずつなら食べられます。

楊 趙（Yang Zhao）：ある装置の設計は、いくつかの段階を経ます。

まずは物理設計です。装置に達成してほしい中核目標は何なのか？ その目標に基づいて、プラズマ状態――プラズマが到達しなければならない中核となる物理パラメータを決めます。

物理設計の次は概念設計です。全体の物理目標を満たすために、各サブシステムはパラメータの観点で何を達成しなければならないのか？ たとえば、磁場はどれくらいの強さで、どんな形状にする必要があるのか。真空容器はどのように見えるのか。各サブシステムの運転温度はどれくらいか。燃料はいつ投入するのか、現在の状態を観測する診断はいつ実施するのか、そして制御はいつ適用するのか。こうしたことを、物理のターゲットに基づいて整理し、各サブシステムの中核目的、その運転条件、そして他のサブシステムとのインターフェースを定義します。それをやらないと、サブシステム同士が衝突して、機械を組み立てられなくなります。

…

概念設計を完了させ、それを物理的なターゲットに変換した後は、すべてのシステムに「実現可能性」を示す設計コンセプトがあります。つまり、そのものが作れるかどうか、ということです。

その段階に到達したら、次のステップは工学設計です。たとえば、私は一定の流量、温度、流速を持つ低温システムが必要だとします。工学設計では、それを実際にどう実装するかを答えます。たとえば、必要になる分配バルブやボックスは何か、液体ヘリウムのタンクはどれか、冷媒は何か、などです。これらの工学デバイスはすべて、完全に設計されます。そして各システムについてコンセプトを持った後、製造、加工、あるいは機器調達に使える工学設計パッケージを作ります。つまり、図面と技術仕様を作る。これが3つ目のステップである、工学設計です。

工学設計を完了したら、製造段階に入ります。いくつかの部品については、溶接を行いタンクや真空圧力容器を製作するベンダーなど、外部の加工・製造サプライヤーに図面を渡し、製造してもらって、こちらに返してもらいます。一方、マグネットのような一部の品目は、別のワークショップで私たち自身が製造します。

…

サブシステムが製造された後は、受け入れ（acceptance）に進みます。サブシステムレベルで、それぞれが設計仕様を満たしているかどうかです。満たしていれば受け入れます。満たしていなければ、直すべきところを修正するか、製造元に差し戻します。サブシステムの受け入れが完了したら、全体の組み立てを始めます。つまり、さまざまなサブシステムを取り付けて、それらを組み合わせ、下にある装置のような完全なトカマクに仕上げるのです。

組み立ての間には、もちろん試験もあります。設置後は、システム統合とコミッショニングを行い、システム全体が設計どおり、かつ設計パラメータの範囲内で運転できるかどうかを確認します。その後、最終的な実験運転段階に到達します。つまり、第一プラズマの達成のように、当初の設計目標を実現できるかを試します。そして、私たちの今年の目標としては、千秒の定常運転を維持できるかどうかでしょうか？

初期の設計から、段階を追った詳細設計、製造、組み立て、そして最終運転まで、基本的には受け入れのプロセスです。完成した機械が、最初に定義した設計目標を満たしているかどうかが問われます。これで一連のサイクルが完了します。各段階には、異なる能力が必要です。

自分でサプライチェーンを作り上げる

コストを削減するために彼らが取ったアプローチ（「コストがカギになるとき」セクションで説明したもの）と、基本的にゼロからものを作り上げていくやり方は、実際のところ、計算資源の制約に直面したDeepSeekの研究者たちが訓練の効率を劇的に高めたことを思い起こさせます。

張暁俊：業界のサプライチェーンはどのようなものですか？

楊趙：サプライチェーンはまだ非常に初期段階です。さまざまなグループがそれぞれ異なるやり方でデバイスを作っています。多くの大学や研究機関は、小さな実験用デバイスを作り、それらはしばしば別の研究ユニットやグループに外注したり、組み立てを任せたりします。デバイスを組み立てられるように、部品を組み合わせて完成させることができるのは、そのほかの研究ユニットやグループです。部分的なサブシステムが、完成させて返してもらうために別の研究ユニットに渡されることもあります。その場合、サプライヤー自体が別の研究機関であることもあります。

私たちのアプローチは異なっていました。デバイスの設計と製造にブラックボックスは置きたくなかったのです。私たちは社内で設計を行い、コアとなるシステムも自分たちで作ります。つまり、私たちは直接、原材料のサプライヤーに連絡し、図面が手に入ったら、競争力のあるマシニング、溶接、製造のベンダーに送って部品を作ってもらいます。

私たちにとって上流は主に原材料であり、加えて非常に競争力のあるマシニング、溶接、製造のサプライヤー、そして一般的な電子部品や量産部品です。産業チェーンはまだ実際には形成されていないので、私たちの作業モデルのもとでは、多くのものを自社で開発しなければなりません。

科学リスクと工学リスク

核融合炉を設計する会社なら、核物理学者でいっぱいだろうと思うかもしれません。ところがそうではありません。Energy Singularityのアプローチの中核は、「科学的リスク」に該当するものは避けることにあります。彼らが欲しいのは「工学的リスク」です。

張暁俊：彼ら（初期の設計チーム）のバックグラウンドはどんなものでしたか？物理ですか？

楊趙：純粋な物理学者は多くありません。最初の頃は、いくつかの理論家や実験家はいましたが、ほとんどがエンジニアでした。構造工学エンジニア、クライオジェニック（低温工学）エンジニア、真空エンジニアです。私たちは自分たちで磁石を開発する必要がありました。そのため、磁石のプロセスエンジニアもいました――工学系のスタッフがたくさんいたのです。今でも、純粋な物理の研究をしている人はそれほど多くなく、おそらく20人程度です。工学チームのほうがはるかに大きいです。

…

ヤン・チャオ： 基本的なロジックはこれです。デバイスの設計から納入（デリバリー）までには、物理設計、コンセプト設計、エンジニアリング設計があります。私たちはHTSトカマクのルートに従っていて、物理設計の段階では、比較的保守的なアプローチを選びました。30年前にITERが使ったのと同じ設計経路です。私たちは物理や科学のリスクを背負いたくありません。実験的な裏付けがすでに多くある物理に基づいて設計しています。

言い換えれば、物理設計において、それらの確立された公式やパラメータを使うなら、エンジニアリング上のパラメータが設計目標を満たす限り、狙ったプラズマ性能を達成できる確率は非常に高い。私たちの物理の前提は非常に保守的で伝統的なので、必要なのはエンジニアリング入力パラメータが設計要件を満たすことだけです。そこで、最終的な装置がたとえばQ > 10 — つまりシステムレベルの物理リスク — に到達しないかもしれないというリスクを、エンジニアリングリスクへと変換しました。

エンジニアリングリスク自体は2つに分かれます。まず、私の装置は非常に高いエンジニアリングパラメータを必要としますが、それらの高いパラメータでサブシステムを実際に作れるのか？……もう1つは統合です。これらのサブシステムをすべて製作できたとしても、それらを組み立てたうえで、期待した性能が得られるのか？

なぜ ヘリオンに投資しないのか

基本的に、ヘリオンはエネルギー・シンギュラリティやCFSとは逆のルートを進んでおり、科学的リスクをかなり引き受ける前提を置いています。

張暁軍： サム・アルトマンが投資したヘリオン・エナジーとは、技術ルートは違うのですか？

ヤン・チャオ：

完全には同じではありません。ヘリオンも磁場閉じ込めを使っていますが、磁場の配置が線形で、私たちのようにトーラス形状（ドーナツ状）にはなっていません。彼らのセットアップは「フィールド反転構成」、FRCと呼ばれます。公開されている学術データに基づけば、これまでで最高性能のFRC装置は、これまで約10¹⁷のトリプル積を達成しています（この値を理解するには「How to Compare Reactors」のセクションを参照してください）。10¹⁸には、もしかするとほんのわずか届かない程度かもしれません。つまり、10²¹から見ると約4桁のギャップがあります。それが私たちには、これは科学的リスクが非常に高い技術パスだと感じる理由です。

例を挙げましょう。仮に飛行機を作りたいとして、いま手元にあるのは高度0〜10メートルの範囲での実験飛行データだけだとします。そしてそのデータを使って、1万メートルの高度を飛べる設計の飛行機を作ろうと、外挿（エクストラポレーション）します。外挿の過程で、高高度では空気が薄くなり、温度が下がることにさえ気づかないかもしれません。もし、高度0〜10メートルの空力データを使って1万メートルへ外挿すると（およそ3桁の違いです）、設計した航空機は、その高度では単に飛べない可能性があります。

同様に、実験データが最大で約10¹⁷までしかなく、それを10²¹へ外挿する場合も、同じ問題に直面します。10¹⁷から10²¹の範囲で、新たに出現する物理過程があって、方程式を変えてしまうのかどうかがわかりません。つまり、それ以前には存在していなかった過程です。もしそうした過程が存在するなら、外挿した設計は失敗する恐れがあります。

もし非常に運が良く、新しい物理が現れなかったり、新しい物理がむしろ助けになったりするなら、それは素晴らしい。しかし私の見方では、こうしたことは科学的リスクであり、そもそも答えが存在するかどうかすら不確実です。したがって原理的に、この種の「科学的リスクが高い」問題は、研究機関や大学が追求するのにより適していると考えています。

ヘリオンの飛行機は飛ぶかもしれません。たぶん。ありがたいことに、仮にサム・アルトマンが投資を失ったとしても、彼の財務は確保されています。

張暁軍： ヘリオンは2028年に世界初の核融合発電所を作ると主張しています。あなたは2035年を目標にしていますね。

ヤン・チャオ： はい、2028年までに核融合発電所を建設するのは、確かに非常に野心的です。私たちのチームの中でも、理論的な観点から、彼らのアプローチがなぜ機能するのかを完全には理解できていません。もちろん、その会社は非常に少ない情報しか公表しておらず、利用できる学術資料もほとんどありません。なので、実際のところ私たちが判断するのはかなり難しいのです。彼らが考慮していない物理原理がある可能性もあり、また彼らには物理の理解に関して非常に独自の見方がある可能性もあります。しかし、公開されている情報すべてと、分野で一般に知られている物理学の知見に基づくと、彼らの技術的アプローチが最終的にどのようにエネルギーの損益分岐（エナジー・ブレークイーブン）を達成するのかを、私たちは完全には理解できていません。

中国と米国：独立した核融合エコシステム

張暁駿：中国と米国の核融合の状況や進展をどう見ていますか——違いはありますか？

楊昭：基本的な状況は、中国も米国も、非常に速いスピードで開発が進んでいるということです。投資と進展の大部分は、この2つの場所に集中しています。市場も自然に分かれていて、中国の核融合技術が実現のために米国に依存する可能性は低いので、中国は国内のチームが必要になります。同様に、米国はおそらく中国から核融合技術を輸入しないでしょう。彼らも国内チームを作るはずです。需要、資金調達能力、人材プール、サプライチェーン、技術的な備えといった観点で、この2つの地域が核融合の最初期の達成者になりやすいと考えられます。それぞれが独自のチームを持つでしょう。

現在、ほとんどの商業投資は米国と西側諸国にあります。核融合分野の総資金は、約60億ドルに近づいています。米国／西側には、ざっと40のスタートアップがあります。中国では、おそらく10未満で、ほんの一握りです。中国の資金規模は、だいたい100億人民元程度で、これは1〜2十億ドル（10億〜20億ドル）に相当します。正確な内訳は監査していませんが、おおよその規模感はこの程度です。

私たちの見立てでは、商業的な核融合で最初期の場所になりそうなのは中国と米国で、どちらの地域も比較的独立した技術的な取り組みになるはずです。互いに相手が何をしているかを本当には分からないし、その逆も同様です。皆、それぞれが独立して取り組んでいます。

張暁駿：技術ルートも違う可能性がありますね。

楊昭：実は多くの場合、ルートは似ています。例えば、米国の多くのスタートアップは、CFSに似たトカマク＋高温超伝導というルートに従っています。国内の多くのスタートアップは、ヘリオンに似たアプローチを取っています。米国の一部のリーディング企業には、中国でも同等の相手役が存在する可能性が高いです。

国境を越えた技術の共有、資本投資、そして原子炉の建設が完全に論点から外れているとすると、米国と中国は、ある種のミラー（鏡写し）型のエコシステムを発展させる可能性が高いように思えます。つまり、それぞれが同じ技術ファミリーのそれぞれを追いかける“自分たちのチャンピオン”を持つ、ということです。

AIはどのように核融合を加速できるか

ここでは、核融合のコストを引き下げ続けるためにAIがどのように役立つのかについての、楊昭の考えを紹介します。

楊 趙（Yang Zhao）：AIは、核融合のコストを削減し、効率を高めるためにも非常に有効な方法です。大まかに言えば、核融合におけるAIの役割はいくつかの主要なものがあります。第一に、装置の運転中に、AI駆動の制御をリアルタイムで、迅速かつ正確に提供できることです。

制御に求められるリアルタイム性は非常に高いです。従来の物理モデルは計算負荷が大きく、リアルタイム制御には複雑すぎます。しかし、AIによる加速と、非常に複雑な物理プロセス向けのAIベースのサロゲートモデルを使えば、リアルタイム制御に用いるのに十分な精度と速度を兼ね備えたアルゴリズムを得られます。これは装置制御にとって大きな助けになります。

1年か2年ほど前に、DeepMindは欧州でトカマクをAIで制御しました。反復はごくわずかで、短期間のうちに、到達するためにこれまで多くの試行錯誤を要していた実験的な構成を実現しました。つまり、第一の貢献はリアルタイム制御への強力な助けです。

第二に、AIは診断用のハードウェアの代替にも役立ちます。多くの高性能な診断装置は高価で、開発も難しいのです。これは、イメージングや医療でAIを適用して診断能力を高めるのと似ています。高価な新しいハードウェア装置が必ずしも必要なわけではなく、AIアルゴリズムによって診断の精度が上がったり、解像度が向上したりすることができます。診断にAIを使うことは、いま研究されている大きな方向性の一つです。コストを下げ、効率を高める別の方法でもあります。

第三に、プラズマシミュレーションです。もしシミュレーションが原理的に十分正確であれば、実験は不要になるはずです。しかし現実とシミュレーションは乖離します。たとえば、理想的な装置を設計しても、製造や組み立てにはズレが生じます。数十分のミリメートル、1ミリメートル、数ミリメートルといったギャップが、その第一原理の理想モデルでは捉えられなかった効果を生み出しうるのです。

そこで、すでに作られている特定の装置に対して、実際の実験データで学習したAIモデルを構築し、その装置に対する予測能力が強くなれば、所望のパラメータを見つけるために必要な実験の数を大幅に減らせます。元々は100回の実験が必要だったとしても、シミュレーション環境がすでに良い予測を返してくれるなら、必要なのは2回だけ、ということもあり得ます。つまり、多くの中間段階の実験は不要になり、次のステージへより早く進めます。

このように、より速く、より正確なプラズマ予測を提供することで、AIは実験の反復サイクルを短縮します。全体として、核融合に対するAIの効果は、コストを削減し、効率を高めること、つまり時間と資本を節約することです。主な適用領域は、制御、診断、実験運用です。これらはいずれもAIから大きな助けを受けられます。

核融合 → 惑星間（インターステラール）？

張 小軍（Zhang Xiaojun）：D–D核融合[3]が可能になり、エネルギーが事実上無限になるとしたら、世界はどのようになるでしょうか？

楊 趙（Yang Zhao）：エネルギーが極端に安くなれば、文明は劇的に変わるでしょう。多くの問題が変わるはずです。たとえば、食料は自然に栽培する必要があるのか、それとも工業的に合成できるのか。エネルギーコストが決定的な要因です。エネルギーがとても安ければ、現在は自然のプロセスに頼っている多くの商品が、合成によって生産できるようになります。

地球を離れることを考えると、宇宙飛行には莫大なエネルギーが必要です。エネルギーが安ければ、そこをそれほど心配する必要はなくなり、惑星間の植民（インターステラールな植民）に必要なエネルギーを供給できるようになります。これが基本的な考え方です。

レバレッジが効くところで貢献する

小軍は、核融合に全力で賭けるという楊の選択について尋ね、私は彼の返答に感銘を受けました。

張 小軍（Zhang Xiaojun）：いつ、制御された核融合に取り組むと決めたのですか？

楊 趙（Yang Zhao）：学部のときから、最初にそれを考えていました。物理の学生としてはさまざまな分野に触れるので、自分に問いかけました。人類の未来に最も大きな影響を与える研究領域はどれだろう、と。私は早い段階で、核融合が最も重大な進展の一つになりうると結論づけました。ここで言うのは比較的近い将来の話です。たとえば、100年ではなく、数十年のスケールで考えています。私にとって核融合は、歴史的に必然であり、文明に大きなインパクトを与えるもののように感じられました。その種のプロジェクトに惹かれるのです。すなわち、やがて歴史が成し遂げるであろうことに対して、そこに参加することは必然な発展への貢献を意味する、というものです。

…

他の主要な潮流としては、量子コンピューティングがあります。これは明らかに大きな方向性ですし、人工知能も確実に起こるでしょう。ただし、AIのような領域の中には、私が最も貢献できる場所ではないかもしれません。歴史的に必然な発展があって、そこに参加することでタイムラインを前倒しにできることがあります。たとえば、10年の進展が5年になるようにです。しかし一方で、あなたが関わってもあまり変わらないものもあります。その場合は、関わらない選択をすることもあり得ます。AIは必然的な方向性ではありますが、必ずしも私のバックグラウンドが最大のレバレッジを発揮できる分野だとは限りません。

…

卒業前は、会社を始めるか、科学者になるかのどちらかを考えていました。私は、本気でそこに集中しない限りできないようなこと、時間がかかり、単に人を入れ替えるだけでは容易に再現できないようなことをやりたかったのです。私にとっては、研究で新しい理論的成果を生み出すことでも、あるいはそれまで存在しなかった会社を通じて現実世界で何かを作り出すことでも、どちらも大きな個人的満足につながります。

ゲスト投稿 Caleb Harding 学ぶために書く。大中華圏、エネルギー、そして国家安全保障に関心があります。 Calebを購読する