21.02.2022
Успешное достижение ядерного синтеза обещает предоставить безграничный, устойчивый источник чистой энергии, но мы сможем реализовать эту невероятную мечту только в том случае, если освоии сложную физику, происходящую внутри реактора.
Совместными усилиями Швейцарского плазменного центра (SPC) EPFL и исследовательской компании DeepMind, занимающейся исследованиями в области искусственного интеллекта (ИИ), ученые использовали систему глубокого обучения с подкреплением (RL) для изучения нюансов поведения плазмы и управления ею внутри термоядерного токамака — устройства, в котором используется ряд магнитных катушек, размещенных вокруг реактора, для контроля и управления плазмой внутри него.
Это нелегкий баланс, поскольку катушки требуют огромного количества тонких регулировок напряжения, до тысяч раз в секунду, чтобы успешно удерживать плазму в магнитных полях.
Таким образом, для поддержания ядерных термоядерных реакций, которые включают поддержание стабильной температуры плазмы в сотни миллионов градусов по Цельсию — более горячей, чем даже ядро Солнца, необходимы сложные многослойные системы для управления катушками.
Однако в новом исследовании исследователи показывают, что одна система ИИ может сама контролировать выполнение задачи.
«Используя архитектуру обучения, которая сочетает в себе глубокое RL и симулированную среду, мы создали контроллеры, которые могут поддерживать устойчивость плазмы и использоваться для точного придания ей различных форм», — объясняет команда в блоге DeepMind.
Чтобы совершить подвиг, исследователи обучили свою систему искусственного интеллекта на симуляторе токамака, в котором система машинного обучения методом проб и ошибок обнаружила, как справляться со сложностями магнитного удержания плазмы.
После своего тренировочного окна ИИ перешел на следующий уровень — применяя в реальном мире то, чему он научился в симуляторе.
Управляя токамаком SPC с переменной конфигурацией (TCV), система RL преобразовывала плазму в различные формы внутри реактора, в том числе такую, которая никогда ранее не наблюдалась в TCV: стабилизирующие «капли», в которых две плазмы сосуществовали одновременно внутри реактора. Устройство.
В дополнение к обычным формам ИИ также может создавать расширенные конфигурации, придавая плазме форму «негативной треугольности» и «снежинки».
Каждое из этих проявлений обладает разным потенциалом для сбора энергии в будущем, если мы сможем поддерживать реакции ядерного синтеза. Одна из конфигураций, контролируемых системой здесь, «форма, подобная ИТЭР» (как показано выше), может иметь особые перспективы для будущих исследований на Международном термоядерном экспериментальном реакторе (ИТЭР) — крупнейшем в мире эксперименте по ядерному синтезу, который в настоящее время строится. во Франции.
На самом деле, некоторые предполагают, что то, что мы здесь наблюдаем, коренным образом изменит будущее передовых систем управления плазмой в термоядерных реакторах.
«Этот ИИ, на мой взгляд, единственный путь вперед», — сказал New Scientist физик Джанлука Сарри из Королевского университета Белфаста. — Существует так много переменных, и небольшое изменение в одной из них может привести к большому изменению конечного результата. Если вы попытаетесь сделать это вручную, это очень длительный процесс».
Результаты исследования опубликованы в Nature .
Нет комментариев