 |
|
ИИ научили управлять плазмой внутри термоядерного реактора
|
| На пути коммерческих термоядерных реакторов лежит много нерешённых проблем, хотя первый реактор с положительным выходом энергии обещает начать работу уже через три года (проект ИТЭР). Удержать в реакторе плазму в стабильном состоянии оказалось довольно трудно. Множество факторов ведут к нестабильности плазменного шнура и к его затуханию. Современные системы поддержания стабильности плазмы не успевают на всё реагировать и эту работу поручили ИИ. Исследователи из компании DeepMind (поглощена компанией Alphabet в 2014 году) вместе с учёными из Швейцарского федерального технологического института в Лозанне (EPFL) смогли обучить искусственный интеллект управлять плазмой внутри настоящего термоядерного реактора. |
|
| Ранее компания DeepMind добилась впечатляющих успехов в создании обучающихся платформ, научив их программированию, нечеловеческому умению играть в шахматы, го и StarCraft II, а также решив полувековую проблему в биологии — научив ИИ предсказывать пространственные формы белков. Новым орешком для ИИ DeepMind стала задача по управлению формой плазмы в термоядерном реакторе типа токамак. И он её расколол. В современных токамаках и на экспериментальном швейцарском токамаке TCV в центре EPFL (токамак переменной конфигурации) параметры магнитного поля вокруг рабочей камеры реактора задают несколько программируемых контроллеров. Контроллеры управляют электромагнитами, поле которых удерживает плазменный шнур температурой от десятков до сотни и больше миллионов градусов Цельсия от касания внутренних стенок рабочей камеры и, соответственно, спасает стенки от разрушения, а плазме придаёт стабильность. |
| В швейцарском токамаке отдельные контроллеры задавали ток плазмы, её профиль, а также вертикальное и горизонтальное положение шнура. Работа DeepMind и швейцарских учёных свелась к разработке единого и обучаемого контроллера, управляемого нейросетью. Сначала нейросети показали реакции плазмы на серию комбинаций рабочих параметров электромагнитов, а затем обучили управлять плазмой на программном симуляторе. После этого нейросеть через единый контроллер подключили к настоящему реактору. Искусственный интеллект, как показала практика, смог самостоятельно удерживать плазменный жгут в строго заданных конфигурациях. Разработчики утверждают (статья в Nature), что дальше ИИ может самостоятельно и намного быстрее человека находить стабильные параметры для удержания плазмы, реагируя на изменение условий быстрее живого оператора. Эксперименты с токамаком под управлением нейросетью способны ускорить появление коммерческих решений в области генерации чистой и почти бесконечной термоядерной энергии. |
| Источник |
