Компания объявила, что использовала искусственный интеллект для успешного управления перегретой материей внутри реактора ядерного синтеза. Результаты подробно описаны в статье, опубликованной в журнале Nature.
Компания DeepMind, долгосрочной целью которой является «решение проблем интеллекта, разработка более общих систем решения проблем, известных как искусственный интеллект общего назначения (ИИОН)», была запущена в 2010 году и приобретена Google в 2014 году.
DeepMind в рамках проекта сотрудничала с исследовательской лабораторией ядерного синтеза, швейцарским центром плазмы при Федеральной политехнической школе Лозанны (SPC).
Вместе они «разработали новый метод магнитного управления плазмой на основе глубокого обучения с подкреплением» и впервые применили к реальной плазме в токамаке SPC в исследовательском центре TCV.
TCV — один из немногих исследовательских центров в мире, в котором есть действующий токамак.
Токамак — тороидальная установка для магнитного удержания плазмы с целью достижения условий, необходимых для протекания управляемого термоядерного синтеза.
Первый токамак, названный Т-1, был введён в эксплуатацию в России в 1958 году.
Магнитные катушки, используемые в токамаке, имеют высокое напряжение, что означает необходимость тщательного контроля над ними, иначе существует риск столкновения плазмы со стенками реактора и его разрушения.
Чтобы этого не произошло, исследователи из TCV сначала проверяют конфигурации своих систем управления на симуляторе, прежде чем использовать их в токамаке.
«Наш симулятор основан на более чем 20-летних исследованиях и постоянно обновляется, — сказал Федерико Феличи, соавтор исследования. — Но даже в этом случае всё ещё необходимы длительные расчёты для определения правильного значения каждой переменной в системе управления. В этом и заключается наш совместный исследовательский проект с DeepMind».
Для решения задач по формированию и поддержанию высокотемпературной плазмы внутри токамака, которая горячее, чем поверхность Солнца, исследователи обратились к ИИ или «конструкции контроллера, который автономно учится управлять полным набором управляющих катушек».
DeepMind разработала алгоритм ИИ, который может создавать и поддерживать определённые конфигурации плазмы, что связано с её формой и положением в устройстве.
Затем алгоритм ИИ был обучен на симуляторе SPC, что означало, что он должен был попробовать несколько различных стратегий управления в симуляции, чтобы накопить опыт.
«На основе накопленного опыта алгоритм генерировал стратегию управления для получения требуемой конфигурации плазмы», — пояснили исследователи.
«После обучения система на основе ИИ смогла создавать и поддерживать широкий спектр форм плазмы и продвинутых конфигураций, включая ту, когда в сосуде одновременно поддерживаются две отдельные плазмы. Наконец, исследовательская группа протестировала свою новую систему непосредственно на токамаке, чтобы посмотреть, как она будет работать в реальных условиях».
Система на основе ИИ смогла успешно создавать и контролировать разнообразные конфигурации плазмы, включая вытянутые, обычные формы, а также усовершенствованные, среди которых были даже конфигурации «снежинок».
«Наша структура представляет собой важный шаг вперёд с точки зрения универсальности, когда единая структура используется для решения широкого спектра задач управления термоядерным синтезом», — пишут исследователи.
Они считают, что ядерный синтез с использованием магнитного удержания, в частности, в конфигурации токамака, является перспективным путём к получению устойчивой энергии.
Однако пока неясно, когда и как термоядерную энергию можно будет коммерциализировать, хотя американская компания TAE Technologies, базирующаяся в Калифорнии и разрабатывающая анейтронную термоядерную энергию, заявила, что коммерциализация возможна к 2030 году.
Катабелла Робертс — освещает новости и бизнес для газеты The Epoch Times, уделяя основное внимание Соединённым Штатам.
__________
Чтобы оперативно и удобно получать все наши публикации, подпишитесь на канал Epoch Times Russia в Telegram
