Изкуствен интелект ускорява получаването на термоядрена енергия

4
1206

Американските физици направиха огромна стъпка напред в изследването на термоядрените процеси, като за първи път използваха методите на дълбокото машинно обучение за прогнозиране на внезапните сривове, които спират реакцията на синтеза и могат да повредят термоядрения реактор.

Реакцията на термоядрен синтез, имитираща процесите в центъра на звездите можа да стане източник на безкрайна и евтина енергия за човечеството. Изследването, проведено от специалистите на Принстънския университет и Министерството на енергетиката на САЩ отваря нова глава в търсенето на решения за тази задача, съобщава Phys.org.

Важно условие за осъществяването на дълбоко машинно обучение, което може да прогнозира сривовете при удържането на плазмата, е даденият достъп до огромна научна база данни. Тя е предоставена от две научни учреждения: центърът за ядрен синтез DIII-D National Fusion Facility в САЩ и Обединеният европейски токамак JET във Великобритания.

Тези данни дават възможност на изкуствения интелект съвсем точно да предскаже сривовете в термоядрените ректори Токамак с най-различни размери, както и в сега строящият се мощен термоядрен реактор ITER. Най-големи надежди се възлагат именно на ITER, който се очаква съвсем плътно да доближи човечеството до получаването на енергия от управляем термоядрен синтез.

За разлика от традиционния софтуер, изкуствените невронни мрежи с алгоритми за дълбоко машинно обучение извличат опит от допуснатите грешки. Те могат да обработват данни от различни нива, като например промените в температурата на плазмата във времето и пространството и да откриват скритите връзки между различните скрити и явни събития.

Учените са тренирали невронната мрежа FRNN с помощта на над два TB данни, получени от DIII-D и JET. Използван е суперкомпютъра Titan, собственост на Министерството на енергетиката на САЩ. В процеса участват и още няколко специализирани и високопроизводителни компютърни системи.

Алгоритъмът показа способност да предсказва тези сривове в пределите на 30 секунди, което е достатъчно за изискванията на ITER, Точността на прогнозирането достигна 95%, като категорично неверните прогнози са от порядъка на 3%.

Целта на проекта ITER е получаването на водороден синтез, управляван с помощта на големи свръхпроводящи магнити. Генерираната топлина ще върти стандартни турбини. Получената енергия ще бъде чиста и евтина.

Следващата стъпка от обучението на новия изкуствен интелект ще бъде преходът от прогнозирането към контрола на тези сривове. В крайна сметка невронната мрежа трябва да се научи внимателно да изолира плазмата от регионите, в които е възможно да възникне нестабилност.

Преди време учените от Принстън разработиха нов процес за стабилизация на термоядрената плазма. Те успяха да открият „модове на разкъсването“ – малки участъци от нестабилност в плазмата, които създават магнитни острови и водят до повреди в токамака. Новият ИИ трябва да се справи с този проблем.

4
ДОБАВИ КОМЕНТАР

avatar
3 Коментари
1 Отговори на коментарите
4 Последователи
 
Коментарът с най-много реакции
Най-горещият коментар
4 Автори на коментарите
АлексAxOxКалинКольо Автори на последните коментари
  Абонирай се  
нови стари оценка
Извести ме за
Кольо
Кольо

Само статии с такова качество, ми се иска да чета в секцията.

Калин
Калин

Когато ИИ почне да прави наука, неизбежно идва въпросът – можем ли да се доверим на заключенията на ИИ. Ако тръгнем сами да проверяваме тяхната достоверност, ще загубим предимството на ИИ – бързината.

Алекс
Алекс

Проверки се извършват на всичко в научната сфера и теории/експерименти/каквото там на ИИ няма да е по различно. Бързината на изпълнение на удостоверен процес няма нищо общо с експериментаторския стадий съответно нищо не се губи.

AxOx
AxOx

Хората така и няма да се научат, че ИИ се използва да генерира алгоритъм, който да бъде използван за съответния процес – в конкретния случай ядрен реактор (заглавието на статията е напълно дезинформиращо). ИИ никога не може да се използва директно… това е нещо като научния работник, който не се използва в производството, а откритието след като е направено се дава на работниците, които го ползват. Тук ИИ генерира алгоритми, но те допускат грешки, а за един ядрен реактор единственната допустима грешка е 0-та. Таа докато има грешки, нищо не е направено, но определено си заслужава да се продължат опитите… Виж още »