Uspješna implementacija nuklearne fuzije obećava da će osigurati neograničen, održiv izvor čiste energije, ali ovaj nevjerovatan san možemo ostvariti samo ako ovladamo složenom fizikom koja se odvija unutar reaktora.
Tokom decenija, naučnici su činili korake ka ovom cilju, ali mnogi problemi ostaju nerešeni. Jedna od glavnih prepreka je uspješno upravljanje nestabilnom i pregrijanom plazmom u reaktoru – ali novi pristup pokazuje kako to možemo učiniti.
U saradnji između EPFL-ovog Švicarskog centra za plazmu (SPC) i kompanije za umjetnu inteligenciju (AI) DeepMind, naučnici su koristili sistem učenja dubokog pojačanja (RL) za proučavanje nijansi ponašanja i kontrole plazme u fuzijskom tokamaku u obliku krafne. , koji koristi niz magnetnih zavojnica smještenih oko reaktora za kontrolu i manipulaciju plazmom unutar njega.
To je lukav čin balansiranja jer kalemovi zahtijevaju ogroman broj finih podešavanja napona, do hiljada puta u sekundi, kako bi uspješno držali plazmu unutar magnetnog polja. Dakle, održavanje reakcija nuklearne fuzije – što uključuje održavanje stabilnosti plazme na stotinama miliona stepeni Celzijusa, toplije čak i od jezgre Sunca – zahtijeva složene sisteme na više nivoa za kontrolu zavojnica. Međutim, u novoj studiji naučnici su pokazali da jedan sistem veštačke inteligencije može sam da se nosi sa ovim zadatkom.
"Koristeći arhitekturu učenja koja kombinuje duboki RL i okruženje za simulaciju, kreirali smo kontrolere koji mogu održavati plazmu u stabilnom stanju i koristiti je za precizno renderovanje različitih oblika", objašnjava tim u DeepMind blog postu. Da bi postigli ovaj podvig, istraživači su obučili svoj AI sistem u simulatoru tokamaka, u kojem je sistem mašinskog učenja naučio putem pokušaja i grešaka kako da se kreće kroz složenost magnetnog zatvaranja plazme. Nakon diplomiranja, AI je podigao na viši nivo primjenjujući ono što je naučio u simulatoru u stvarnom svijetu.
Pokretanjem tokamaka varijabilne konfiguracije SPC (TCV), RL sistem je dao plazmi unutar reaktora različite oblike, uključujući onaj koji nikada ranije nije viđen u TCV: stabilizirajuće "kapljice" gdje su dvije plazme istovremeno postojale unutar uređaja. Osim tradicionalnih oblika, AI bi također mogao stvoriti napredne konfiguracije, dajući plazmi "negativni trokut" i oblike "pahuljice".
Svaka od ovih manifestacija ima drugačiji potencijal za proizvodnju energije u budućnosti ako možemo održati reakcije nuklearne fuzije. Jedna od konfiguracija koje kontrolira ovaj sistem, "oblik sličan ITER-u", mogao bi biti posebno obećavajući za buduća proučavanja u Međunarodnom termonuklearnom eksperimentalnom reaktoru (ITER), najvećem svjetskom eksperimentu nuklearne fuzije, koji je trenutno u izgradnji u Francuskoj.
Prema istraživačima, magnetska kontrola ovih plazma formacija je "jedan od najsloženijih sistema u stvarnom svijetu na koje je primijenjeno učenje s pojačanjem" i moglo bi pružiti radikalno novi smjer u dizajnu tokamaka u stvarnom svijetu. I ne samo to, već neki vjeruju da će to iz temelja promijeniti budućnost naprednih sistema kontrole plazme u fuzionim reaktorima.
Pročitajte također: