6月24日，德国仿星器初创公司Proxima Fusion科研人员发布了一个近似QI仿星器等离子体边界的开放数据集，并配有其理想的磁流体动力学（MHD）平衡和性能指标，旨在降低并优化机器学习研究者参与仿星器设计的门槛，加速聚变能研究进展。该论文目前已经上传arxiv电子预印本平台，标题为《ConStellaration: A dataset of QI-like stellarator plasma boundaries and optimization benchmarks》。
一、研究背景
仿星器是一种通过外部线圈产生三维磁场约束等离子体的核聚变装置。相比托卡马克，其无需依赖等离子体电流，避免了电流驱动的不稳定性，但设计复杂度极高。一方面，需要精确塑造三维等离子体边界，以满足复杂的物理约束；另一方面，还需兼顾工程可行性（如三维线圈制造）。这种设计过程往往需要昂贵的物理模拟工具和深厚的领域知识。
其中，准等动力（Quasi-Isodynamic, QI）磁场因其消除净等离子体环向电流、抑制高能粒子逃逸的特性，被视为商业聚变堆的理想路径（如Wendelstein-7X实验已验证）。
近年来，仿星器设计的开源软件框架取得重要进展，如SIMSOPT提供等离子体平衡求解器与数值优化器的高级接口，DESC利用端到端自动微分同时计算MHD平衡和目标特性。但这些工具对优化和机器学习领域的研究者仍存在高门槛，需要大量领域知识。与此同时，仿星器设计缺乏标准化基准问题和评估协议，阻碍了不同优化方法的系统比较，这与机器学习领域中定义明确的挑战推动快速进展的情况形成对比。
基于此，研究人员分别阐述了近似QI等离子体边界与理想MHD平衡的数据集、三大优化的基准问题和生成模型的理论方法。
二、近似QI等离子体边界与理想MHD平衡数据集
1.数据集生成策略
直接采样表示等离子体边界的傅里叶系数难以获得有效仿星器场。为生成大规模多样化的近似QI仿星器构型数据集，研究团队采样了不同的QI场和几何特性，并搜索产生目标场的等离子体边界。目标生成因子包括纵横比A（大环半径与小环半径之比）、边缘旋转变换ι_edge、镜像比Δedge和最大拉长比ε_max。
2.目标采样与优化方法
采用Dudt等人的全同质性场参数化方法，施加仿星器对称性，生成的场跨越多样的磁阱形状和场线拉伸方式。其他目标特性从均匀分布中采样。优化过程采用基于DESC或VMEC++的框架，以启发式或近轴展开模型为初始条件，通过有限预算的多种优化方法增加边界多样性。每个DESC运行平均耗时3分钟，VMEC++ 运行平均耗时1小时。
3.数据集规模与特性
研究团队从10万个目标集生成约18.2万个候选构型，其中15.8万个通过高保真正向模型评估。成功案例中，1万5千、2万、6万8千、2万7千和2万8千个构型分别具有1、2、3、4 和5个场周期。数据集覆盖广泛的目标参数范围，且预设目标与实际实现值之间存在强相关性。
三、优化基准问题
仿星器设计本质上是多目标约束优化问题，目标和约束源于工程经济考虑（如限制纵横比实现紧凑装置）和物理要求（如确保MHD稳定等离子体）。研究引入三个原型设计任务，复杂度递增，涉及不同设计指标子集，利用VMEC++计算真空三维理想MHD平衡，优化问题形式为多目标约束最小化。
1.几何优化
为降低仿星器优化的入门门槛，提出纯几何问题，目标是在给定纵横比A、边缘旋转变换 ι~ 和平均三角性δ-的条件下，最小化最大拉长比 ε_max。该问题帮助研究者熟悉仿星器参数空间和优化流程，无需深入物理模型。
2.单目标易构建QI仿星器
仿星器制造因三维磁几何而极具挑战性，如W7-X要求毫米级线圈公差，NCSX项目因制造复杂性取消。该基准问题探讨能否用更简单易制造的线圈实现优化QI仿星器，采用Kappel等人的归一化磁场梯度长度L~∇B量化线圈简单性，优化目标为最大化L~∇B，同时满足旋转变换、QI残差、镜像比、纵横比和最大拉长比等约束。
3.多目标理想MHD稳定QI仿星器
该问题引入反应堆相关的两个关键约束：理想MHD等离子体稳定性和湍流输运抑制。采用真空磁阱WMHD作为理想MHD稳定性的代理，用 “坏曲率区域的通量表面压缩”〈χνabla r〉作为湍流输运的几何代理。同时考虑紧凑性（低纵横比）与线圈简单性（高L~∇B）的权衡，进行帕累托最优搜索。
四、数据驱动的可行域生成模型
论文展示了如何利用数据集训练机器学习模型，以生成满足设计约束的新型仿星器配置。具体方法包括：
降维与分类
：使用主成分分析（Principal Components Analysis，PCA）降低数据维度，并通过随机森林分类器（Random Forest Classifier）预测约束的可行性。
生成模型
：在分类器定义的可行区域内，拟合高斯混合模型（Gaussian Mixture Models，GMM）以捕捉可行点的分布。
后验采样
：利用马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）方法，从后验分布中采样，生成新的可行配置。
将该方法应用于几何和易构建问题的松弛约束下，实验结果表明，数据驱动方法可高效生成满足约束的新构型，为下游优化任务提供支持，减少对昂贵物理模拟的依赖。
五、局限性及展望
尽管该论文提出了丰富的数据集和优化基准，但仍存在一些局限性。例如，数据集中仿星器的QI程度受限于生成过程的预算；数据集仅包含等离子体边界，而实际设计还需考虑电磁线圈等其他系统。未来的研究可以扩展数据集的覆盖范围，并探索更复杂的多物理场耦合优化问题。此外，如何进一步降低机器学习模型对物理模拟器的依赖，也值得进一步探索。
本文通过构建开源数据集和优化基准，为仿星器设计领域提供了一个标准化的平台，推动了优化和机器学习技术在核聚变能源中的应用。这一工作不仅降低了跨学科研究的门槛，也为加速实现核聚变能源商业化提供了重要的工具和方法论支持，同时推动了聚变能源设计向可扩展、跨学科协作范式演进。
您还可以通过以下地址，访问论文相关的数据集和基准问题、基线代码：
数据集地址：https://huggingface.co/datasets/proxima-fusion/constellaration
基准问题和基线代码：https://github.com/proximafusion/constellaration
参考资料：
- https://arxiv.org/abs/2506.19583