بر خلاف کد رایانه‌ای سنتی، یادگیری ماشین که نوعی نرم‌افزار هوشمند مصنوعی است فهرستی از دستورالعمل‌ها نیست. یادگیری ماشین نرم‌افزاری است که می‌تواند داده‌ها را تحلیل کند، رابطه بین عوامل را استنتاج کند، از این دانش جدید یاد بگیرد و انطباق پیدا کند.

محققان آزمایشگاه فیزیک پلاسمای پرینستون معتقدند که این توانایی یادگیری و انطباق می‌تواند از راه‌های مختلف، کنترل آنها بر واکنش‌های همجوشی را بهبود بخشد. این راه‌ها شامل ارتقا و بهینه‌سازی طراحی مجراهای (vessels) پیرامون پلاسمای فوق‌داغ، بهینه‌سازی شیوه‌های گرمادهی و حفظ کنترل پایدار واکنش برای مدت‌های طولانی است.

تحقیقات هوش مصنوعی این آزمایشگاه تاکنون نتایج قابل توجهی در پی داشته است. محققان این آزمایشگاه در مقاله جدیدی در نشریه ارتباطات طبیعت، توضیح می‌دهند چگونه از یادگیری ماشین برای جلوگیری از آشفتگی‌ها یا اختلال‌های مغناطیسی که موجب بی‌ثباتی و ناپایداری همجوشی پلاسما می‌شود، استفاده کرده‌اند.

سانگ‌کیون کیم فیزیکدان و محقق آزمایشگاه یاد شده و مولف اصلی این مقاله گفت: نتایج این کار به طور خاص مهم و مهیج است؛ زیرا موفق شدیم با استفاده از یک کد یکسان در دو رآکتور «توکامک» مختلف به این نتایج برسیم. «توکامک» یک دستگاه رآکتور به شکل کلوچه دونات برای نگاه داشتن پلاسما با استفاده از میدان‌های مغناطیسی است.

اگیمن کولمن استادیار دانشکده مهندسی مکانیک و هوافضا نیز گفت: ناپایداری‌هایی در پلاسما وجود دارد که می‌تواند به خسارت قابل ملاحظه به دستگاه همجوشی منجر شود. ما نمی‌توانیم آنها را در مجرای همجوشی تجاری داشته باشیم. کار تحقیقی ما این حوزه را به پیش می‌برد و نشان می‌دهد هوش مصنوعی می‌تواند نقش مهمی در مدیریت تداوم واکنش‌های همجوشی داشته باشد و ضمن اجازه دادن به پلاسما برای تولید حداکثر انرژی ممکن، از ناپایداری هم جلوگیری کند.

مایکل چرچیل رییس بخش مهندسی دیجیتال آزمایشگاه یاد شده نیز از یادگیری ماشین برای بهبود طراحی یک نوع دیگر از رآکتور همجوشی هسته‌ای موسوم به «استلاراتور» (Stellarator) استفاده کرده است.