Ученые разработали искусственный интеллект, способный стабилизировать термоядерные реакторы

Термоядерные реакторы не могут работать очень долго, но этот искусственный интеллект может изменить ситуацию.
27 февраля 2024, вторник 20:35
Fantoci для раздела Блоги

Ученые на протяжении нескольких десятилетий преследуют мечту о безграничной и экологически чистой энергии термоядерного синтеза, однако экспериментальные реакторы по-прежнему далеки от того, чтобы вытеснить ископаемое топливо. Непредсказуемость перегретой плазмы долгое время оставалась серьезным препятствием на пути к получению стабильной энергии в результате термоядерной реакции. Однако мы приблизились к преодолению этой проблемы: команда ученых из Принстонской лаборатории физики плазмы (PPPL) разработала искусственный интеллект, способный прогнозировать поведение плазмы и сглаживать возникающие нерегулярности, которые в противном случае могут привести к аварийной остановке реактора.

Термоядерные реакторы состоят из тороидальной камеры, напоминающей пончик, в которой водород можно нагревать до очень высоких температур. Внутри этих реакторов-"токамаков" магнитные поля удерживают плазму, не позволяя ей пробить стенки тороидальной камеры. Однако бурлящий поток плазмы недолго остается стабильным: возникают "разрывные модовые неустойчивости", которые в конечном итоге приводят к ее выбросу из магнитного поля. В этот момент реактор необходимо остановить и перезапустить. Разработанный в Принстонской лаборатории искусственный интеллект потенциально может предсказывать подобные неустойчивости достаточно заблаговременно, чтобы скорректировать их до наступления критической фазы.

Испытания проводились на Национальной термоядерной установке DIII-D Министерства энергетики в Сан-Диего (изображение выше). Этот реактор-"токамак" работает с 1980-х годов и, как и все современные термоядерные реакторы, он не генерирует полезную энергию. Даже самые успешные реакторы поддерживают термоядерный синтез всего несколько секунд. Однако установка DIII-D позволила ученым проводить эксперименты с термоядерным синтезом и приблизила его к практической реализации. Команда обучила свой искусственный интеллект, используя данные прошлых экспериментов по термоядерному синтезу на этом объекте, с целью распознавания признаков выброса плазмы из магнитного поля.

«Изучая прошлые эксперименты, а не используя информацию из моделей, основанных на физике, искусственный интеллект смог разработать окончательную политику управления, которая поддерживала стабильный, мощный режим плазмы в реальном времени, в реальном реакторе», — сказал ведущий исследователь и PPPL физик Эгемен Колемен.

Разрывная неустойчивость (слева) может привести к выходу плазмы за пределы защитной оболочки, что приведет к досрочному завершению экспериментов. Фото: PPPL


Предупреждение от алгоритма искусственного интеллекта не очень долгое - максимальная продолжительность прогноза составляет 300 миллисекунд. Человеку этого времени недостаточно, чтобы что-либо сделать, но для того, чтобы разорвать нестабильность режима и нарушить реакцию синтеза, требуются всего миллисекунды. Нейронная сеть смогла узнать, какие приемы эффективны для стабилизации реакции, и вовремя их реализовать. Действия, предпринимаемые искусственным интеллектом, часто отличаются от установленных процедур, которым может следовать человек-оператор. Исследователи подозревают, что понимание того, как искусственный интеллект делает свои прогнозы и предостережения, поможет пролить свет на фундаментальные физические процессы.


Команда уверена, что ИИ-контроллер уже сейчас эффективно работает над снижением разрывных неустойчивостей в реакторе DIII-D. Однако данная ИИ-модель была специально обучена на этой системе – она не сможет предсказывать или стабилизировать разрывные модовые неустойчивости в других токамаках. В конечном итоге исследователи надеются создать более универсальный ИИ, для которого потребуется гораздо больше испытаний. Они также хотят расширить возможности ИИ-контроллера для одновременного решения более чем одной задачи управления. Исследование было опубликовано в журнале Nature.