Przez lata naukowcy próbowali rozwiązać przeszkodę inżynieryjną polegającą na powieleniu fuzji jądrowej, która naturalnie zachodzi na słońcu. Jednak osiągnięcie fuzji na Ziemi pozostawało nieuchwytnym wyzwaniem aż do teraz. Naukowcy uważają, że sztuczna inteligencja może rozwiązać problem fuzji jądrowej i odkryć sekrety zrównoważonych reaktorów fuzyjnych.
Naukowcy z Princeton Plasma Physics Laboratory jako pierwsi zademonstrowali, jak sztuczna inteligencja może być wykorzystana do przewidywania i tym samym unikania potencjalnie katastrofalnych niestabilności występujących w reaktorze syntezy jądrowej. Ich praca dowodzi zdolności sztucznej inteligencji do sterowania plazmą i stanowi znaczący krok naprzód w rozwoju energii syntezy jądrowej, stojąc jednocześnie przed ogromnym wyzwaniem.
Najważniejsze informacje: AI stabilizuje energię fuzji
- Uczenie maszynowe pozwala na szybką analizę danych, identyfikację wzorców i adaptację w celu zwiększenia kontroli nad reakcjami fuzji w stellaratorach i tokamakach.
- Sztuczna inteligencja odniosła sukces uniknięto zakłóceń magnetycznych które destabilizują plazmę fuzyjną w dwóch reaktorach tokamakowych pracujących w trybie wysokiego ograniczenia.
- Naukowcy wykorzystują sztuczną inteligencję do optymalizacji konstrukcji stellaratora, przyspieszenia wykonywania złożonych kodów fizycznych i usprawnienia modelowania strumienia ciepła w tokamakach nowej generacji.
- Udana kontrola w czasie rzeczywistym wykazano w reaktorze termojądrowym DIII-D tokamak.
- Modele uczenia maszynowego zintegrowane z danymi eksperymentalnymi mają na celu opracowanie optymalnych metod utrzymywania plazmy w reaktorach fuzyjnych na skalę komercyjną.
„ W plazmie występują niestabilności, które mogą prowadzić do poważnych uszkodzeń urządzenia fuzyjnego. Nie możemy dopuścić do takich zjawisk w komercyjnym zbiorniku fuzyjnym ” – dodał Egemen Kolemen . „ Nasza praca rozwija tę dziedzinę i pokazuje, że sztuczna inteligencja może odegrać ważną rolę w zarządzaniu reakcjami fuzji w przyszłości, unikając niestabilności, a jednocześnie umożliwiając plazmie generowanie jak największej ilości energii fuzyjnej ” .
Zobacz także : Helion Energy złamie kod dotyczący energii fuzji, wspierany przez Sama Altmana i Microsoft
Rozwiązanie AI: przewidywanie i zapobieganie
Naukowcy wyszkolili system sztucznej inteligencji (AI) na danych z poprzednich eksperymentów w Narodowym Ośrodku Fuzji Jądrowej DIII-D w San Diego. AI mogła następnie prognozować potencjalne niestabilności i zakłócenia w liniach pola magnetycznego, które umożliwiają ucieczkę plazmy nawet z 300 milisekundowym wyprzedzeniem podczas rzeczywistych eksperymentów fuzyjnych.
Dzięki temu wczesnemu ostrzeżeniu sterownik AI dostosował kluczowe parametry operacyjne, takie jak kształt plazmy i ogrzewanie wejściowe, aby zapobiec powstawaniu niestabilności i zaburzeniom plazmy.
„ Ucząc się na podstawie wcześniejszych eksperymentów, zamiast włączać informacje z modeli opartych na fizyce, sztuczna inteligencja mogła opracować ostateczną politykę sterowania, która wspierała stabilny, wysokowydajny reżim plazmowy w czasie rzeczywistym w prawdziwym reaktorze ” – powiedział kierownik badań Egemen Kolemen, adiunkt na Uniwersytecie Princeton.
Pokonywanie złożoności dzięki sztucznej inteligencji
Nawet przy użyciu najpotężniejszych superkomputerów świata, precyzyjne modelowanie turbulentnej, wieloskalowej dynamiki plazmy fuzyjnej jest skomplikowane. Naukowcy przyznają, że skalowanie i uogólnianie kontrolera AI jest wyzwaniem.
- Potężne pola magnetyczne mają trudności z utrzymaniem przegrzanej plazmy o temperaturze ponad 100 milionów stopni Celsjusza w tokamakach w kształcie pączka
- Niestabilności powodujące zakłócenia w polach magnetycznych i pozwalając plazmie uciec. To była główna przeszkoda w osiągnięciu trwałego spalania fuzyjnego.
- Aby odtworzyć warunki rzeczywiste, wymagane jest niezwykle złożone kody obliczeniowe które działają wolno nawet na zaawansowanych superkomputerach.
- Znalezienie równowagi między precyzją i szybkością podczas optymalizacji kodów przy użyciu modeli uczenia maszynowego.
- Integracja wielu wysokiej jakości kodów fizycznych i obszernych zbiorów danych eksperymentalnych w celu tworzenia dokładnych symulacji.
- Pokonywanie niestabilności, takich jak tryby zlokalizowane na krawędzi co może uszkodzić podzespoły reaktora w większych i gorętszych reaktorach komercyjnych.
Odblokowanie potencjału fuzji opartej na sztucznej inteligencji
Pomimo wyzwań, jakie stoją przed nimi, naukowcy z optymizmem patrzą na rolę sztucznej inteligencji w komercyjnie opłacalnych elektrowniach fuzyjnych, które będą generować duże ilości czystej energii.
„ Docelowo może to być coś więcej niż tylko jednostronna interakcja naukowców opracowujących i wdrażających te modele sztucznej inteligencji ” – powiedział Kolemen. „ Badanie ich bardziej szczegółowo może dać nam pewne wskazówki na temat fizyki leżącej u ich podstaw ” .
Ponieważ AI odgrywa coraz większą rolę, naukowcy uważają, że AI może rozwiązać problemy związane z syntezą jądrową. Ich celem jest obranie ścieżki ujarzmienia potężnej mocy syntezy na Ziemi, która w końcu może zacząć płonąć jaśniej.
Źródło : Inżynierowie wykorzystują sztuczną inteligencję do pozyskiwania energii z fuzji dla sieci
