Термоядерна енергія стане "в 10 млн разів кращою": за рахунок яких технологій цього досягли
Термоядерна енергія стане "в 10 млн разів кращою": за рахунок яких технологій цього досягли

Термоядерна енергія стане "в 10 млн разів кращою": за рахунок яких технологій цього досягли

Нові моделі ШІ здатні збільшити швидкість прогнозування нагріву плазми і дають точні результати навіть у сценаріях, де традиційні комп'ютерні коди зазнають невдачі.

Дослідники з Принстонської лабораторії фізики плазми розробили нові моделі штучного інтелекту (ШІ), які можуть значно поліпшити прогнозування нагріву плазми в експериментах із термоядерного синтезу. Про це пише interestingengineering.com.

Для контексту: управління плазмою має вирішальне значення для використання енергії термоядерного синтезу, яка є чистим і рясним джерелом енергії.

Нові моделі ШІ здатні збільшити швидкість прогнозування в 10 мільйонів разів. Крім того, вони також дають точні результати навіть у сценаріях, де традиційні комп'ютерні коди зазнають невдачі.

У деяких сценаріях числові коди, використовувані для прогнозування нагріву плазми, давали аномальні результати, відомі як викиди. Ці викиди можна описати як нетипові сплески в профілях нагріву, які не відповідають очікуваній фізичній поведінці.

"Ми спостерігали параметричний режим, у якому профілі нагріву мали нерегулярні сплески в досить довільних місцях", — наголосили науковці. — "Не було нічого фізичного, що могло б пояснити ці сплески".

Однак моделі ШІ успішно ідентифікували ці викиди і зберігали точність прогнозування навіть тоді, коли вихідні коди стикалися з обмеженнями. Видаливши ці проблемні точки даних, команда змогла навчити ШІ точно передбачати задіяну фізику.

Після ретельного дослідження команда виявила, що їхня чисельна модель мала обмеження. Потім вони запустили модифіковану версію коду, щоб усунути ті аномалії, які призвели до появи випадкових сплесків.

Вчені повідомили, що не тільки рішення були позбавлені сплесків у всіх проблемних випадках, а й, на їхнє здивування, ці рішення продемонстрували майже ідеальну згоду з прогнозами, зробленими однією з моделей машинного навчання за кілька місяців до цього, навіть у критичних сценаріях викидів. Що стосується ефективності та результативності цих моделей, Санчес Вільяр прокоментував, що ця реалізація ШІ була певною мірою дорівнює виправленню вихідного коду.

ШІ також поліпшив час обчислень для нагріву плазми, скоротивши його приблизно з 60 секунд до 2 мікросекунд, що дало змогу прискорити моделювання без істотного впливу на точність.

Це дослідження має далекосяжні наслідки. Можливість точно і швидко передбачати нагрівання плазми дає змогу вченим краще розуміти і контролювати поведінку плазми в термоядерних реакторах. Це в кінцевому підсумку прискорить розвиток термоядерної енергії як чистого і стійкого джерела енергії.

Раніше ми писали, що знайдено незвичайний спосіб видобутку енергії за допомогою алмазної сфери. Термоядерний синтез може змінити виробництво електроенергії, знизивши залежність від викопного палива, а також зменшивши екологічні наслідки.

Джерело матеріала
loader
loader