 |
|
ИИ поможет предотвратить сбои в термоядерных реакторах
|
| Международная команда ученых во главе с аспирантом из Принстонской лаборатории физики плазмы Министерства энергетики США представила алгоритм искусственного интеллекта, который позволяет термоядерным установкам избегать сбоев в работе. Свою статью авторы опубликовали в журнале Physics of Plasmas. Термоядерный синтез — один из самых перспективных источников энергии будущего. В отличие от ядерного распада, при этом типе реакций атомные ядра сливаются, образуя новое. При этом выделяется колоссальное количество энергии. Подобные реакции питают все звезды и являются источниками большей части видимого излучения в космосе. Однако поддерживать термоядерный синтез на Земле очень сложно — для этого требуются магнитные поля высоких напряжений и запредельные температуры. |
|
| Кроме того, термоядерные реакторы, называемые токамаками, подвергаются повышенному риску сбоев, поскольку исследователи, стремясь увеличить мощность установки для создания термоядерного синтеза, сталкиваются с эксплуатационными пределами материалов и устройств, задействованных в их работе. Поэтому физикам важно отодвинуть эти предельные значения как можно дальше, чтобы обеспечить возможность создания процесса стабильного термоядерного синтеза. Чтобы избежать таких сбоев, исследователи из разных университетов мира разработали искусственный интеллект, который обрабатывает данные, собранные на токамаке DIII-D, принадлежащем Министерству энергетики США. |
| Использование машинного обучения на таком большом массиве данных позволило физикам получить несколько правил, следование которым позволит избежать сбоев и при этом приблизиться к максимально доступным энергиям. Затем ученые применили эти правила в реальном времени к текущим экспериментам на DIII-D и создали нейросеть, способную предсказывать вероятность сбоев и так изменять параметры процессов в реакторе, чтобы предотвратить их наступление. Однако, по словам исследователей, для полноценного внедрения новой технологии в такие проекты, как ITER, требуется провести еще достаточно много исследований и экспериментов. |
| Источник |
