原文标题：Google DeepMind alumni are building tools to accelerate fusion power for the grid

有时创始人会四处寻找合适的创业想法，而有时却会找到合适的想法。费德里科·费利西 (Federico Felici) 和乔纳斯·布赫利 (Jonas Buchli) 是其中的两位幸运者。

他们一遍又一遍地从聚变公司听到同样的话：“我们理想情况下会购买许多组件来制造我们的控制系统，但实际上没有人提供它们，尤其是没有人会讲聚变语言，”费利西告诉 TechCrunch。

多年来，两位创始人一直致力于开发控制实验聚变装置的新方法。 “我们花了相当多的时间来准确解决客户需要解决的问题，”他说。 “感觉这是正确的时间。”

为了利用这个机会，Felici 和 Buchli 今年在洛桑创立了 Fusionality，并迅速从 Founderful 和 Playfair 筹集了 370 万美元（300 万瑞士法郎）的种子前融资。 Felici 担任公司首席执行官，Buchli 担任首席技术官。

聚变性是新兴供应链的一部分，该供应链的出现是为了服务新兴的聚变发电行业。一些初创公司，如京都聚变工程公司，正在开发组件，帮助聚变初创公司将其工程突破转化为电网电力，而其他初创公司则是拥有生产高精度零件所需技能的现有制造商。

然而，很少有公司专门研究控制聚变反应堆本身所需的硬件和软件。 “在整个行业中，许多公司从头开始制造自己的控制系统，”费利西说。 “但实际上，每个公司80%的控制系统确实是一模一样的。”

这更有可能发生在过热等离子体中。但等离子体变化无常，保持适当的温度、形状和燃料水平需要瞬间做出决策。

用于维持这些条件的控制系统的开发和部署很复杂，但许多基本物理原理在反应堆设计中是一致的。 Fusionality 计划基于这种通用性来开发一套控制系统和模拟环境，然后初创公司可以对其进行微调以配合其特定设计。

Felici 和 Buchli 是在教授人工智能控制实验性托卡马克装置时相识的，托卡马克装置是研究人员用来研究聚变能的甜甜圈形状的装置。费利西 (Felici) 在瑞士洛桑联邦理工学院 (EPFL) 工作，那里拥有一台这样的托卡马克装置，而布赫利 (Buchli) 在谷歌 DeepMind 工作。后来，Felici 转到 Google DeepMind，在那里为融合设备开发模拟和机器学习接口。

费利西表示，人工智能将“在未来的控制系统中发挥重要作用”，但它还没有准备好应对整个挑战。 “我不会提倡人工智能来控制整个聚变反应堆，”他说。他补充说，如今，人工智能更有可能“补充、增强或优化”系统的某些部分。

目前，Fusionality 的重点是聚变能源的一个分支，即磁约束，这种方法使用强大的电磁体来保持聚变燃料足够的密度和足够的温度来为发电厂供电。 Commonwealth Fusion Systems、Realta Fusion、Proxima Fusion 和 Type One Energy 是开发磁约束设备的初创公司的例子。费利西说，最终，该公司将为其他方法开发系统。

Felici 表示，Fusionality 的种子前资金将帮助该团队（目前有七人）开发“严格挑选的技术”，但他拒绝具体说明是哪些技术。他将它们比作乐高积木。 “我们从其中一些区块开始，然后再建造更多，”他说。 “我们的雄心是为操作聚变反应堆所需的真正广泛的技术提供服务。”