可控核聚變長期面臨撕裂模不穩定性的挑戰，這種磁氣泡會導致高溫等離子體突然崩潰，損壞反應爐。傳統方法難以在早期察覺跡象，往往只能事後補救。2026年，MIT科學家Cristina Rea與Stuart Benjamin在《Physics of Plasmas》發表研究，展示機器學習模型能從托卡马克裝置的歷史數據中學習，提前數十至數百毫秒預測撕裂模的形成。

AI系統結合實時傳感器數據，透過輕量化神經網絡快速推理，一旦檢測到風險，便自動觸發微波注入或電流調整，抑制磁島成長。此閉環控制反應速度遠超人類操作，達數百微秒級，相當於眨眼時間的1/300。該技術已朝向實際部署推進，有望成為ITER等未來聚變電站的標準配備。

中國的EAST與HL-3裝置也積極發展類似智能控制系統，實現對等離子體電流與形態的自動調控。儘管當前AI主要針對撕裂模，研究正朝多任務統一框架與跨裝置遷移學習推進。隨著算力提升與真實數據累積，AI已從分析工具轉為核聚變的核心控制組件，為實現長時間穩定反應帶來關鍵突破。