Tokamak sphériquethumb|Intérieur d'un tokamak sphérique. Un tokamak sphérique est un dispositif de confinement magnétique de plasma de type tokamak permettant d'obtenir des réactions de fusions de nucléons. Un tokamak sphérique a un solénoïde central beaucoup plus fin qu'un tokamak classique. Une telle installation serait susceptible d'être utilisée pour produire de l'électricité.
État plasmathumb|upright|Le soleil est une boule de plasma. thumb|Lampe à plasma.|168x168px thumb|upright|Les flammes de haute température sont des plasmas. L'état plasma est un état de la matière, tout comme l'état solide, l'état liquide ou l'état gazeux, bien qu'il n'y ait pas de transition brusque pour passer d'un de ces états au plasma ou réciproquement. Il est visible sur Terre, à l'état naturel, le plus souvent à des températures élevées favorables aux ionisations, signifiant l’arrachement d'électrons aux atomes.
Confinement inertiel électrostatiqueLe confinement inertiel électrostatique (en anglais Inertial electrostatic confinement ou IEC), ou plus simplement confinement électrostatique, est un procédé permettant, grâce à un champ électrostatique, de maintenir un plasma dans un volume suffisamment restreint, et à une température suffisamment élevée, de telle sorte que des réactions de fusion nucléaire puissent s'y produire. Le dispositif IEC le plus ancien et le plus connu est le fuseur de Farnsworth-Hirsch.
Fusion par confinement inertielLa fusion par confinement inertiel est une méthode utilisée pour porter une quantité de combustible aux conditions de température et de pression désirées en vue d'atteindre la fusion nucléaire. Le confinement du combustible de fusion est réalisé à l'aide de forces inertielles. Cette méthode peut être mise en œuvre grâce à des techniques diverses, dont : striction axiale ; confinement inertiel par laser. D'autres méthodes permettent de réaliser le confinement du combustible nécessaire à la fusion, notamment le confinement magnétique, le confinement électrostatique et la fusion catalysée par muons.
Apprentissage par renforcement profondL'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
Fusion aneutroniqueLa fusion aneutronique est une réaction de fusion nucléaire au cours de laquelle la proportion d’énergie libérée sous forme de neutrons reste minime, typiquement inférieure au seuil d’1 % de l’énergie totale. Les réactions nucléaires généralement étudiées aujourd’hui peuvent libérer jusqu’à 80 % de leur énergie sous forme de neutrons. À l’inverse, à condition qu’elle puisse être maîtrisée, la fusion aneutronique serait à même de réduire considérablement les inconvénients associés au rayonnement neutronique (rayonnements ionisants, activation), le besoin d’écrans de protection ou d’équipements de télémanipulation et les problèmes de sûreté.
Reinforcement learning from human feedbackIn machine learning, reinforcement learning from human feedback (RLHF) or reinforcement learning from human preferences is a technique that trains a "reward model" directly from human feedback and uses the model as a reward function to optimize an agent's policy using reinforcement learning (RL) through an optimization algorithm like Proximal Policy Optimization. The reward model is trained in advance to the policy being optimized to predict if a given output is good (high reward) or bad (low reward).
Fusion catalysée par muonsLa fusion catalysée par muons est un procédé qui permet des réactions de fusion nucléaire sans aucune technique de confinement, grâce à un rapprochement des noyaux des atomes consécutif au remplacement de leurs électrons de liaison par des muons. Ce procédé, qui autorise la fusion dans les conditions ambiantes de température et de pression, a été originellement qualifié de fusion froide, terminologie que l'on préfère désormais réserver à d'autres procédés plus controversés.
Multi-agent reinforcement learningMulti-agent reinforcement learning (MARL) is a sub-field of reinforcement learning. It focuses on studying the behavior of multiple learning agents that coexist in a shared environment. Each agent is motivated by its own rewards, and does actions to advance its own interests; in some environments these interests are opposed to the interests of other agents, resulting in complex group dynamics. Multi-agent reinforcement learning is closely related to game theory and especially repeated games, as well as multi-agent systems.
Plasma-facing materialIn nuclear fusion power research, the plasma-facing material (or materials) (PFM) is any material used to construct the plasma-facing components (PFC), those components exposed to the plasma within which nuclear fusion occurs, and particularly the material used for the lining the first wall or divertor region of the reactor vessel. Plasma-facing materials for fusion reactor designs must support the overall steps for energy generation, these include: Generating heat through fusion, Capturing heat in the first wall, Transferring heat at a faster rate than capturing heat.
