Kommerziellen Fusionsreaktoren stehen viele ungelöste Probleme im Weg, obwohl der erste Reaktor mit positiver Energieausbeute bereits in drei Jahren in Betrieb gehen soll (Projekt ITER). Es stellte sich als ziemlich schwierig heraus, das Plasma im Reaktor in einem stabilen Zustand zu halten. Viele Faktoren führen zur Instabilität der Plasmasäule und zu ihrer Dämpfung. Moderne Systeme zur Aufrechterhaltung der Plasmastabilität haben keine Zeit, auf alles zu reagieren, und diese Arbeit wurde der KI übertragen.
Forscher von DeepMind (2014 von Alphabet übernommen) konnten zusammen mit Wissenschaftlern der Eidgenössischen Technischen Hochschule in Lausanne (EPFL) künstliche Intelligenz trainieren, um das Plasma in einem echten Fusionsreaktor zu steuern. In der Vergangenheit hat DeepMind beeindruckende Fortschritte beim Aufbau von Lernplattformen gemacht, ihnen das Programmieren beigebracht, wie man übermenschliches Schach, Go und StarCraft II spielt, und ein fünfzig Jahre altes Problem in der Biologie gelöst, indem es der KI beigebracht hat, das Räumliche vorherzusagen Formen von Proteinen. Eine neue Nuss für die DeepMind-KI war die Aufgabe, die Form des Plasmas in einem Fusionsreaktor vom Tokamak-Typ zu steuern. Und er riss es auseinander.
In modernen Tokamaks und auf dem experimentellen Schweizer Tokamak TCV am EPFL-Zentrum (Variable Configuration Tokamak) werden die Parameter des Magnetfelds um die Arbeitskammer des Reaktors durch mehrere programmierbare Steuerungen eingestellt. Die Steuerungen steuern Elektromagnete, deren Feld das Plasmakabel mit einer Temperatur von mehreren zehn bis hundert und mehr Millionen Grad Celsius davon abhält, die Innenwände der Arbeitskammer zu berühren und die Wände entsprechend vor Zerstörung zu bewahren und dem Plasma Stabilität zu verleihen .
Beim Schweizer Tokamak stellen separate Regler den Plasmastrom, sein Profil sowie die vertikale und horizontale Position des Kabels ein. Die Arbeit von DeepMind und Schweizer Wissenschaftlern lief auf die Entwicklung eines einzelnen und trainierbaren Controllers hinaus, der von einem neuronalen Netzwerk gesteuert wird. Zuerst zeigten die neuronalen Netze die Reaktionen des Plasmas auf eine Reihe von Kombinationen der Betriebsparameter der Elektromagnete, und dann wurden sie darauf trainiert, das Plasma auf einem Softwaresimulator zu steuern. Danach wurde das neuronale Netzwerk über einen einzigen Controller mit einem echten Reaktor verbunden. Künstliche Intelligenz war, wie die Praxis gezeigt hat, in der Lage, das Plasmabündel selbstständig in streng definierten Konfigurationen zu halten.
3D-Modell des TCV-Tokamaks. Bildquelle: EPFL Die Entwickler behaupten, dass weitere KI selbstständig und viel schneller als ein Mensch stabile Parameter zum Halten von Plasma finden und schneller auf sich ändernde Bedingungen reagieren kann als ein lebender Operator. Experimente mit einem von einem neuronalen Netzwerk gesteuerten Tokamak können die Entstehung kommerzieller Lösungen im Bereich der Erzeugung sauberer und nahezu unendlicher Fusionsenergie beschleunigen.
2022-02-17 16:27:59
Autor: Vitalii Babkin