Термоядерная энергия станет "в 10 млн раз лучше": за счет каких технологий этого достигли

Исследователи из Принстонской лаборатории физики плазмы разработали новые модели искусственного интеллекта (ИИ), которые могут значительно улучшить прогнозирование нагрева плазмы в экспериментах по термоядерному синтезу. Об этом пишет interestingengineering.com.

Для контекста: управление плазмой имеет решающее значение для использования энергии термоядерного синтеза, которая является чистым и обильным источником энергии.

Новые модели ИИ способны увеличить скорость прогнозирования в 10 миллионов раз. Кроме того, они также дают точные результаты даже в сценариях, где традиционные компьютерные коды терпят неудачу.

В некоторых сценариях числовые коды, используемые для прогнозирования нагрева плазмы, давали аномальные результаты, известные как выбросы. Эти выбросы можно описать как нетипичные всплески в профилях нагрева, которые не соответствуют ожидаемому физическому поведению.

"Мы наблюдали параметрический режим, в котором профили нагрева имели нерегулярные всплески в довольно произвольных местах", — подчеркнули ученые. — "Не было ничего физического, что могло бы объяснить эти всплески".

Однако модели ИИ успешно идентифицировали эти выбросы и сохраняли точность прогнозирования даже тогда, когда исходные коды сталкивались с ограничениями. Удалив эти проблемные точки данных, команда смогла обучить ИИ точно предсказывать задействованную физику.

После тщательного исследования команда обнаружила, что их численная модель имела ограничение. Затем они запустили модифицированную версию кода, чтобы устранить те аномалии, которые привели к появлению случайных всплесков.

Ученые сообщили, что не только решения были лишены всплесков во всех проблемных случаях, но и, к их удивлению, эти решения продемонстрировали почти идеальное согласие с прогнозами, сделанными одной из моделей машинного обучения за несколько месяцев до этого, даже в критических сценариях выбросов. Что касается эффективности и результативности этих моделей, Санчес Вильяр прокомментировал, что эта реализация ИИ была в некоторой степени равна исправлению исходного кода.

ИИ также улучшил время вычислений для нагрева плазмы, сократив его примерно с 60 секунд до 2 микросекунд, что позволило ускорить моделирование без существенного влияния на точность.

Это исследование имеет далеко идущие последствия. Возможность точно и быстро предсказывать нагрев плазмы позволяет ученым лучше понимать и контролировать поведение плазмы в термоядерных реакторах. Это в конечном итоге ускорит развитие термоядерной энергии как чистого и устойчивого источника энергии.