科学者たちは何年もの間、太陽で自然に起こる核融合を再現するという工学上の障害を解決しようとしてきました。しかし、地球上で核融合を実現することは、現在まで困難な課題のままでした。研究者たちは、AI が核融合の問題を解決し、持続可能な核融合炉の秘密を解き明かすことができると考えています。
プリンストン・プラズマ物理研究所の研究者たちは、人工知能を用いて核融合装置内で発生する可能性のある壊滅的な不安定性を予測し、回避する方法を初めて実証した。彼らの研究は、AIがプラズマを制御する能力を示し、大きな課題に直面する中で、核融合エネルギー開発において飛躍的な進歩を遂げる可能性を秘めている。
ハイライト：AIが核融合発電を安定化
- 機械学習は、データを迅速に分析し、パターンを識別し、適応して、ステラレータやトカマクにおける核融合反応の制御を強化することができます。
- AIは成功しました 磁気の乱れを回避 高閉じ込めモードで稼働している 2 つのトカマク炉内の核融合プラズマを不安定にします。
- 研究者は AI を使用して、ステラレータの設計を最適化し、複雑な物理コードを高速化し、次世代トカマクの熱流束モデリングを合理化しています。
- リアルタイム制御の成功 DIII-Dトカマク核融合炉で実証されました。
- 実験データと統合された機械学習モデルは、商業規模の核融合炉に最適なプラズマ閉じ込め方法を明らかにすることを目的としています。
「プラズマには不安定性があり、それが核融合装置に深刻な損傷を与える可能性があります。商業用核融合炉ではそのような不安定性は許容できません」とエゲメン・コレメン氏は付け加えた。「私たちの研究はこの分野を前進させ、人工知能が今後の核融合反応の管理において重要な役割を果たす可能性があり、不安定性を回避しながらプラズマが可能な限り多くの核融合エネルギーを生成できるようにすることを示しています。」
こちらもご覧ください：サム・アルトマンとマイクロソフトの支援を受けたヘリオン・エナジーが核融合エネルギーの秘密を解明へ
AIソリューション: 予測と予防
研究者たちは、サンディエゴにあるDIII-D国立核融合施設で行われた過去の実験データを用いてAIシステムを訓練した。その結果、AIは、核融合実験中にプラズマが脱出する原因となる磁力線の断裂や、プラズマの破断といった潜在的な不安定性を、最大300ミリ秒前に予測できるようになった。
この早期警告により、AI コントローラーはプラズマの形状や入力加熱などの主要な動作パラメータを調整し、不安定性が生じてプラズマが乱れるのを防ぎました。
「物理ベースのモデルからの情報を取り入れるのではなく、過去の実験から学習することで、AIは実際の原子炉において、安定した高出力プラズマ状態をリアルタイムで維持する最終的な制御方針を開発することができた」と、研究リーダーでありプリンストン大学准教授のエゲメン・コレメン氏は述べた。
AIで複雑さを克服
世界最強のスーパーコンピュータをもってしても、核融合プラズマの乱流、マルチスケールのダイナミクスを正確にモデル化するのは複雑です。研究者たちは、AI コントローラーのスケールアップと一般化には課題があることを認識しています。
- 強力な磁場はドーナツ型のトカマク装置内で100億度を超える過熱プラズマを封じ込めるのに苦労している
- 不安定性の原因 磁場の乱れ プラズマを逃がしてしまうのです。これが持続的な核融合燃焼を実現する上での大きな障害となっていました。
- 現実世界の状況を模倣するには 非常に複雑な計算コード 高度なスーパーコンピュータでも実行速度が遅いもの。
- 機械学習モデルを使用してコードを最適化するときに、精度と速度のトレードオフのバランスをとります。
- 複数の高忠実度物理コードと膨大な実験データセットを統合して、正確なシミュレーションを作成します。
- 次のような不安定さを克服する エッジ局所モード より大型で高温の商用原子炉では原子炉部品を損傷する可能性があります。
AI を活用した核融合の可能性を解き放つ
今後の課題にもかかわらず、研究者たちは、豊富なクリーンエネルギーを生成する商業的に実現可能な核融合発電所における AI の役割について楽観的です。
「最終的には、科学者がこれらのAIモデルを開発・展開する一方的なやり取りにとどまらないでしょう」とコレメン氏は述べた。「それらをより詳細に研究することで、基礎となる物理学について、私たちも何かを学ぶことができるかもしれません。」
AI がますます重要な役割を果たすようになるにつれ、研究者たちは AI が核融合の問題を解決できると考えています。彼らは、地球上で核融合の強力な力を利用する道が、ついにより明るく輝き始めるかもしれないと期待しています。
