Muitos problemas não resolvidos estão no caminho dos reatores de fusão comerciais, embora o primeiro reator com rendimento energético positivo prometa entrar em operação em três anos (projeto ITER). Acabou sendo bastante difícil manter o plasma em um estado estável no reator. Muitos fatores levam à instabilidade da coluna de plasma e à sua atenuação. Os sistemas modernos para manter a estabilidade do plasma não têm tempo para responder a tudo, e esse trabalho foi atribuído à IA.
Pesquisadores da DeepMind (assumida pela Alphabet em 2014) junto com cientistas do Instituto Federal Suíço de Tecnologia em Lausanne (EPFL) conseguiram treinar inteligência artificial para controlar o plasma dentro de um reator de fusão real. No passado, a DeepMind fez progressos impressionantes na construção de plataformas de aprendizado, ensinando-as a codificar, a jogar xadrez sobre-humano, go e StarCraft II, e resolvendo um problema de meio século em biologia ensinando IA a prever o espaço. formas de proteínas. Uma nova porca para o DeepMind AI foi a tarefa de controlar a forma do plasma em um reator de fusão do tipo tokamak. E ele o rasgou.
Nos tokamaks modernos e no tokamak suíço experimental TCV no centro EPFL (tokamak de configuração variável), os parâmetros do campo magnético ao redor da câmara de trabalho do reator são definidos por vários controladores programáveis. Os controladores controlam eletroímãs, cujo campo impede que o cabo de plasma com uma temperatura de dezenas a centenas e mais milhões de graus Celsius toque as paredes internas da câmara de trabalho e, consequentemente, salva as paredes da destruição e dá estabilidade ao plasma .
No tokamak suíço, controladores separados definem a corrente de plasma, seu perfil e a posição vertical e horizontal do cabo. O trabalho dos cientistas da DeepMind e da Suíça se resumiu ao desenvolvimento de um controlador único e treinável controlado por uma rede neural. Primeiro, as redes neurais mostraram as reações do plasma a uma série de combinações dos parâmetros operacionais dos eletroímãs, e depois foram treinadas para controlar o plasma em um simulador de software. Depois disso, a rede neural foi conectada a um reator real por meio de um único controlador. A inteligência artificial, como a prática mostrou, foi capaz de manter independentemente o pacote de plasma em configurações estritamente definidas.
Modelo 3D do tokamak TCV. Fonte da imagem: EPFL Os desenvolvedores afirmam que a IA adicional pode de forma independente e muito mais rápida do que uma pessoa encontrar parâmetros estáveis para manter o plasma, reagindo às mudanças nas condições mais rapidamente do que um operador vivo. Experimentos com um tokamak controlado por uma rede neural podem acelerar o surgimento de soluções comerciais no campo da geração de energia de fusão limpa e quase infinita.
2022-02-17 16:27:59
Autor: Vitalii Babkin