Успешната имплементација на нуклеарната фузија ветува дека ќе обезбеди неограничен, одржлив извор на чиста енергија, но овој неверојатен сон можеме да го реализираме само ако ја совладаме сложената физика што се случува внатре во реакторот.
Во текот на децениите, научниците направија чекори кон оваа цел, но многу проблеми остануваат нерешени. Една од главните пречки е успешно управување со нестабилната и прегреана плазма во реакторот - но новиот пристап покажува како можеме да го направиме тоа.
Во соработка помеѓу швајцарскиот центар за плазма (SPC) на EPFL и компанијата за вештачка интелигенција (AI) DeepMind, научниците користеа систем за учење со длабоко засилување (RL) за да ги проучат нијансите на однесувањето и контролата на плазмата во фузија токамак во облик на крофна. серија на магнетни намотки лоцирани околу реакторот за контрола и манипулирање со плазмата во него.
Тоа е незгоден чин за балансирање бидејќи намотките бараат огромен број фини прилагодувања на напонот, до илјадници пати во секунда, за успешно да ја задржат плазмата во магнетното поле. Така, одржувањето на реакциите на нуклеарна фузија - што вклучува одржување на стабилноста на плазмата на стотици милиони степени Целзиусови, потопло дури и од јадрото на Сонцето - бара сложени системи на повеќе нивоа за контрола на намотките. Меѓутоа, во една нова студија, научниците покажаа дека еден систем на вештачка интелигенција може сам да се справи со оваа задача.
„Користејќи ја архитектурата за учење која комбинира длабока RL и средина за симулација, создадовме контролери кои можат и да ја одржуваат плазмата во стабилна состојба и да ја користат за прецизно прикажување на различни форми“, објаснува тимот во блог пост на DeepMind. За да го постигнат овој подвиг, истражувачите го обучија својот систем за вештачка интелигенција во симулатор токамак, во кој системот за машинско учење научи преку обиди и грешки како да се движи низ сложеноста на плазма магнетното ограничување. По дипломирањето, вештачката интелигенција го однесе на следното ниво со примена на она што го научи во симулаторот во реалниот свет.
Возејќи токамак со променлива конфигурација на SPC (TCV), системот RL и даде на плазмата во реакторот различни форми, вклучително и онаа што досега не е видена во TCV: стабилизирачки „капки“ каде две плазми коегзистираа истовремено во уредот. Покрај традиционалните форми, вештачката интелигенција може да создаде и напредни конфигурации, давајќи му на плазмата форми „негативен триаголник“ и „снегулка“.
Секоја од овие манифестации има различен потенцијал за производство на енергија во иднина, доколку можеме да одржиме реакции на нуклеарна фузија. Една од конфигурациите контролирани од овој систем, „обликот налик на ИТЕР“, може да биде особено ветувачка за идното проучување на Меѓународниот термонуклеарен експериментален реактор (ИТЕР), најголемиот експеримент за нуклеарна фузија во светот, кој моментално се гради во Франција.
Според истражувачите, магнетната контрола на овие формации на плазма е „еден од најсложените реални системи на кои е применето учењето за зајакнување“, и може да обезбеди радикална нова насока во дизајнирањето на токамаците од реалниот свет. Не само тоа, туку некои веруваат дека тоа суштински ќе ја промени иднината на напредните системи за контрола на плазма во реакторите за фузија.
Прочитајте исто така: