Хиляди параметри на плазмата, милиони градуси, секунди за реакция – хората не могат да се справят с това. DeepMind обучава ИИ да контролира синтеза

Може ли невронната мрежа да укроти слънцето?

Commonwealth Fusion Systems (CFS), американска компания, работеща върху технологии за контролиран термоядрен синтез, обяви партньорство с подразделението DeepMind на Google. Съвместният проект има за цел да приложи изкуствен интелект за оптимизиране работата на реактора SPARC – експериментално съоръжение, което е предназначено да бъде прототип на компактен източник на чиста енергия. Изследователите се надяват да ускорят пътя към създаването на комерсиален реактор за термоядрен синтез, като използват изкуствения интелект за точно моделиране поведението на плазмата и за автоматичен избор на оптималните режими на задържане на плазмата.

Проектът се основава на софтуерната платформа с отворен код на DeepMind, наречена Torax, която е предназначена за симулиране на процесите в плазмената камера. Тя е комбинирана с алгоритми на невронни мрежи за прогнозиране и коригиране динамиката на прегрята плазма, чиято температура достига десетки милиони градуси по Целзий. Тестовете се провеждат в изследователския център на CFS в Девънс, Масачузетс, където се изгражда съоръжението SPARC – междинен етап преди изграждането на търговския реактор ARC. Използването на Torax в съчетание с машинно обучение дава възможност да се изберат най-устойчивите стратегии за управление на плазмата, като се намалят разходите за енергия и се повиши ефективността на бъдещите електроцентрали.

CFS отбелязва, че изкуственият интелект може значително да ускори обучението на системите за управление SPARC и в бъдеще да помогне за преминаване към промишлено производство на енергия, базирано на реактори ARC. Инженерите очакват, че новите алгоритми ще подобрят стабилността на плазмата и в същото време ще повишат общата ефективност на централата.

Партньорството с DeepMind е продължение на съществуващите взаимоотношения между компаниите. Google е инвеститор в CFS и има предварително споразумение за закупуване на 200 мегавата електроенергия от първия търговски комплекс на ARC, който се очаква да заработи в началото на 2030 г. Сега разработчиците съчетават опита си в областта на изкуствения интелект и физиката на плазмата, за да приложат машинно обучение за управление на реакторите от следващо поколение.

Подходът се основава на метода на подсилено обучение, използван преди това в известната програма AlphaGo. Алгоритъмът анализира десетки параметри на реактора – скорост на подаване на горивото, мощност на радиочестотното нагряване, електрическите токове в свръхпроводящите намотки – и получава „награда“ за намирането на комбинации, които осигуряват стабилно задържане на плазмата с минимални енергийни загуби. Този метод позволява на изкуствения интелект самостоятелно да намира ефективни решения в среди, където броят на променливите и скоростта на реакциите правят ръчния контрол невъзможен.

За DeepMind това не е първият път, в който участва в проекти за термоядрен синтез. Преди това екипът на компанията приложи същите принципи, за да контролира магнитните системи на токамака TCV в Швейцарския център за изследване на плазмата. Тогава невронната мрежа не само стабилизира плазмата, но и предложи нови конфигурации на магнитните полета, разширявайки представите на физиците за възможните режими на задържане.

В проекта SPARC изкуственият интелект ще се използва както на етапа на моделиране, така и по време на експлоатацията на централата. Очаква се той да помогне и за контролиране на отвеждането на топлината от областта, наречена дивертор, в която плазмата влиза в контакт със стените на камерата, а прецизният контрол на формата ѝ е от решаващо значение за предотвратяване на прегряването.

Ключова за този проект е платформата Torax, представена през 2024 г. Тя служи като унифицирана софтуерна рамка, която интегрира различните инструменти за изкуствен интелект и изчислителни модули в една обща среда. По-рано учените трябваше да използват няколко несвързани системи, за да симулират поведението на плазмата, но сега всичко е обединено в единна среда, в която сложните изчисления се извършват многократно по-бързо. Това позволява хиляди итерации да бъдат извършени в рамките на няколко часа, вместо да се чака със седмици.

Самият SPARC представлява компактен токамак – тороидална конфигурация, в която плазмата се задържа от магнитно поле. За разлика от традиционните схеми, в SPARC се използват високотемпературни свръхпроводящи магнити, които създават поле с много по-голяма мощност с по-малки намотки. Това решение дава възможност да се намали размерът на реактора, да се намали цената и да се увеличи плътността на плазмата, което я прави по-стабилна.

По оценка на компанията съчетаването на физическото проектиране с изкуствения интелект ще добави още един слой изчислителна поддръжка и ще ускори прехода към достъпната и чиста енергия от термоядрения синтез. Друг голям плюс на термоядрения синтез е липсата вредни отпадъци. Няма парникови газове, атмосферата не се замърсява, не се налага утилизирането на ядрени материали. Дори и при тежка авария, нищо особено няма да стане освен изхвърлянето на неголямо количество водород в атмосферата, който всъщност е горивото на термоядрения реактор. При това, термоядрения синтез е толкова ефективен, че наличните запаси от водород на Земята са достатъчни, за да удовлетворят всички потребности на човечеството от енергия в продължение на милиони години.

CFS вече активно използва сложно моделиране за оптимизиране на проектите SPARC, а въвеждането на системи с невронни мрежи трябва да бъде следващата стъпка – инструмент за фина настройка и по-нататъшно подобряване на бъдещите реактори.