16:13 2024-02-21 science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu

_ Inginerii folosesc AI pentru a controla puterea de fuziune pentru rețea

_ Inginerii folosesc AI pentru a controla puterea de fuziune pentru grila

Într-o clipă, plasma indisciplinată, supraîncălzită, care conduce o reacție de fuziune, își poate pierde stabilitatea și poate scăpa de câmpurile magnetice puternice care o limitează în reactorul de fuziune în formă de gogoașă. Aceste evadări semnifică adesea sfârșitul reacției, reprezentând o provocare de bază pentru dezvoltarea fuziunii ca sursă de energie nepoluantă, practic nelimitată.

Dar o echipă condusă de Princeton, compusă din ingineri, fizicieni și cercetători de date. de la Universitatea și Princeton Plasma Physics Laboratory (PPPL) au valorificat puterea inteligenței artificiale pentru a prezice – și apoi a evita – formarea unei probleme specifice cu plasmă în timp real.

În experimentele de la DIII- D National Fusion Facility din San Diego, cercetătorii au demonstrat că modelul lor, antrenat doar pe date experimentale anterioare, ar putea prognoza potențiale instabilități ale plasmei cunoscute sub numele de instabilitate în modul de rupere cu până la 300 de milisecunde în avans.

În timp ce asta nu mai lasă mai mult. decât suficient timp pentru o clipire lentă la oameni, a fost suficient timp pentru controlerul AI să schimbe anumiți parametri de funcționare pentru a evita ceea ce s-ar fi transformat într-o ruptură în liniile câmpului magnetic al plasmei, dereglându-i echilibrul și deschizând ușa pentru o reacție. -încheierea evadării.

„Învățând din experimentele anterioare, mai degrabă decât încorporând informații din modele bazate pe fizică, AI ar putea dezvolta o politică finală de control care să susțină un regim de plasmă stabil, de mare putere în timp real, la un reactor adevărat”, a declarat liderul cercetării Egemen Kolemen, profesor asociat de inginerie mecanică și aerospațială și Centrul Andlinger pentru Energie și Mediu, precum și fizician de cercetare de la PPPL.

Cercetarea deschide ușa. pentru un control mai dinamic al unei reacții de fuziune decât abordările actuale și oferă o bază pentru utilizarea inteligenței artificiale pentru a rezolva o gamă largă de instabilități ale plasmei, care au fost de mult obstacole în realizarea unei reacții de fuziune susținute. Echipa și-a publicat descoperirile în Nature pe 21 februarie.

„Studiile anterioare s-au concentrat, în general, fie pe suprimarea, fie pe diminuarea efectelor acestor instabilități de lacrimare după ce apar în plasmă”, a spus primul autor Jaemin Seo, un profesor asistent de fizică la Universitatea Chung-Ang din Coreea de Sud, care a efectuat o mare parte a lucrării în timp ce era cercetător postdoctoral în grupul lui Kolemen. „Dar abordarea noastră ne permite să anticipăm și să evităm acele instabilități înainte ca acestea să apară.”

Fuziunea are loc atunci când doi atomi – de obicei atomi ușori precum hidrogenul – se unesc pentru a forma un atom mai greu, eliberând o cantitate mare. de energie în proces. Procesul alimentează soarele și, prin extensie, face posibilă viața pe Pământ.

Cu toate acestea, să fuzioneze cei doi atomi este dificil, deoarece este nevoie de cantități masive de presiune și energie pentru ca cei doi atomi să depășească respingerea lor reciprocă.

Din fericire pentru soare, atracția sa gravitațională masivă și presiunile extrem de ridicate la miez permit reacțiilor de fuziune să continue. Pentru a reproduce un proces similar pe Pământ, oamenii de știință folosesc în schimb plasmă extrem de fierbinte și magneți extrem de puternici.

În dispozitivele în formă de gogoși cunoscute sub numele de tokamak-uneori denumite „stele în borcane” – câmpurile magnetice se luptă conțin plasme care ajung la peste 100 de milioane de grade Celsius, mai fierbinți decât centrul soarelui.

Deși există multe tipuri de instabilități ale plasmei care pot opri reacția, echipa Princeton s-a concentrat pe rezolvarea instabilităților modului de rupere, o perturbare în care liniile câmpului magnetic dintr-o plasmă se sparg de fapt și creează o oportunitate pentru evadarea ulterioară a plasmei.

„Instabilitatea modului de rupere este una dintre cauzele majore ale perturbării plasmei și vor deveni și mai proeminente pe măsură ce vom încerca să rulăm reacții de fuziune la puterile mari necesare pentru a produce suficientă energie”, a spus Seo. „Sunt o provocare importantă pe care trebuie să o rezolvăm.”

Deoarece instabilitatea modului de rupere poate forma și deraia o reacție de fuziune în milisecunde, cercetătorii au apelat la inteligența artificială pentru capacitatea acesteia de a procesa rapid și de a acționa ca răspuns la date noi.

Dar procesul de dezvoltare a unui controler AI eficient nu a fost la fel de simplu ca să încerci câteva lucruri pe un tokamak, unde timpul este limitat și mizele sunt mari.

Coautorul Azarakhsh Jalalvand, un cercetător în grupul lui Kolemen, a comparat predarea unui algoritm pentru a rula o reacție de fuziune într-un tokamak cu a învăța pe cineva cum să piloteze un avion.

„Nu ai învăța pe cineva prin dându-le un set de chei și spunându-le să facă tot posibilul”, a spus Jalalvand. „În schimb, i-ai pune să exerseze pe un simulator de zbor foarte complicat până când vor învăța suficient pentru a încerca lucrul real.”

La fel ca dezvoltarea unui simulator de zbor, echipa de la Princeton a folosit date din experimentele anterioare. la DIII-D tokamak pentru a construi o rețea neuronală profundă capabilă să prezică probabilitatea unei instabilități viitoare a ruperii bazată pe caracteristicile plasmei în timp real.

Au folosit acea rețea neuronală pentru a antrena un algoritm de învățare prin întărire. Asemenea unui stagiar pilot, algoritmul de învățare prin întărire ar putea încerca diferite strategii de control al plasmei, învățând prin încercări și erori care strategii au funcționat și care nu au funcționat în siguranța unui mediu simulat.

„Noi nu învățați modelul de învățare prin întărire toată fizica complexă a unei reacții de fuziune”, a spus Jalalvand. „Îi spunem care este scopul – să mențină o reacție de mare putere – ce să evite – o instabilitate a modului de rupere – și butoanele pe care le poate roti pentru a obține acele rezultate. În timp, învață calea optimă pentru atingerea obiectivului putere mare, evitând în același timp pedeapsa unei instabilități.”

În timp ce modelul a trecut prin nenumărate experimente simulate de fuziune, încercând să găsească modalități de a menține niveluri ridicate de putere evitând în același timp instabilitățile, co-autorul SangKyeun Kim a putut observa și perfecționa acțiunile sale.

„În fundal, putem vedea intențiile modelului”, a spus Kim, om de știință de cercetare la PPPL și fost cercetător postdoctoral în grupul lui Kolemen. „Unele dintre schimbările pe care modelul le dorește sunt prea rapide, așa că lucrăm pentru a netezi și a calma modelul. Ca oameni, arbitrăm între ceea ce AI vrea să facă și ceea ce poate adapta tokamak-ul.”

Odată ce au fost încrezători în abilitățile controlerului AI, l-au testat în timpul unui experiment de fuziune real la tokamak-ul D-III D, observând cum controlerul a făcut modificări în timp real anumitor parametri tokamak pentru a evita instalarea unei instabilități. Acești parametri au inclus schimbarea formei plasmei și a puterii fasciculelor care introduc putere în reacție.

„Potând prezice instabilitățile din timp poate face mai ușor derularea acestor reacții decât abordările actuale, ceea ce sunt mai pasivi”, a spus Kim. „Nu mai trebuie să așteptăm ca instabilitățile să apară și apoi să luăm măsuri corective rapide înainte ca plasma să fie perturbată.”

În timp ce cercetătorii au spus că lucrarea este o dovadă promițătoare de concept care demonstrează modul în care inteligența artificială poate controla eficient reacțiile de fuziune, este doar unul dintre mulți pași următori deja în curs de desfășurare în grupul lui Kolemen pentru a avansa în domeniul cercetării fuziunii.

Primul pas este de a obține mai multe dovezi ale controlorului AI în acțiune la DIII-D tokamak și apoi extindeți controlerul pentru a funcționa la alte tokamak.

„Avem dovezi solide că controlerul funcționează destul de bine la DIII-D, dar avem nevoie de mai multe date pentru a arăta că poate funcționa într-o serie de situații diferite”, a spus primul autor Seo. „Vrem să lucrăm spre ceva mai universal”.

O a doua linie de cercetare implică extinderea algoritmului pentru a gestiona multe probleme de control diferite în același timp. În timp ce modelul actual utilizează un număr limitat de diagnostice pentru a evita un anumit tip de instabilitate, cercetătorii ar putea furniza date despre alte tipuri de instabilitate și ar putea oferi acces la mai multe butoane pentru reglarea controlerului AI.

„Tu. ne-am putea imagina o funcție mare de recompensă care rotește mai multe butoane diferite pentru a controla simultan mai multe tipuri de instabilitate”, a spus coautorul Ricardo Shousha, postdoctorat la PPPL și fost student absolvent în grupul lui Kolemen, care a oferit sprijin pentru experimentele de la DIII-D.

Și pe calea dezvoltării unor controlere AI mai bune pentru reacțiile de fuziune, cercetătorii ar putea, de asemenea, să înțeleagă mai bine fizica subiacentă. Prin studierea deciziilor controlorului AI în timp ce încearcă să rețină plasma, care poate fi radical diferită de ceea ce abordările tradiționale ar putea prescrie, inteligența artificială poate fi nu numai un instrument de control al reacțiilor de fuziune, ci și o resursă de predare.

„În cele din urmă, poate fi mai mult decât o interacțiune unidirecțională a oamenilor de știință care dezvoltă și desfășoară aceste modele AI”, a spus Kolemen. „Studiindu-le mai în detaliu, ei pot avea anumite lucruri pe care ni le pot învăța și pe noi.”

(Fluierul)

Inapoi