DeepMind je obučio AI za kontrolu nuklearne fuzije
Unutrašnjost tokamaka — posude u obliku krofne dizajnirane da sadrži reakciju nuklearne fuzije — predstavlja posebnu vrstu haosa.
AI kontroliše plazmu unutar reaktora nuklearne fuzije tokamaka
Atomi vodonika se razbijaju na nesagledivo visokim temperaturama, stvarajući uskovitlanu plazmu koja je toplija od površine sunca. Pronalaženje pametnih načina za kontrolu i ograničavanje te plazme biće ključno za otključavanje potencijala nuklearne fuzije, koja se decenijama razmatra kao čisti izvor energije budućnosti. U ovom trenutku, nauka koja leži u osnovi fuzije izgleda zdrava, tako da ono što ostaje je – inženjerski izazov. Tu dolazi DeepMind. Firma za veštačku inteligenciju, koju podržava Google matična kompanija Alphabet, radila je na zajedničkom istraživačkom projektu sa Švajcarskim plazma centrom za razvoj veštačke inteligencije za kontrolu reakcija nuklearne fuzije.
U zvezdama, koje se takođe pokreću fuzijom, sama gravitaciona masa je dovoljna da povuče atome vodonika zajedno i prevaziđe njihova suprotna naelektrisanja. Na Zemlji, naučnici umesto toga koriste moćne magnetne kalemove da ograniče reakciju nuklearne fuzije, gurajući je u željeni položaj i oblikujući je kao grnčar koji manipuliše glinom na točku. Kalemi se moraju pažljivo kontrolisati kako bi se sprečilo da plazma dodirne ivice posude: to može oštetiti zidove i usporiti reakciju fuzije. Ali svaki put kada istraživači požele da promene konfiguraciju plazme i isprobaju različite oblike koji mogu dati više snage ili čistiju plazmu, to zahteva ogromnu količinu inženjerskog i dizajnerskog rada. Konvencionalni sistemi su kompjuterski kontrolisani i zasnovani su na modelima i pažljivim simulacijama, ali su složeni i nisu uvek nužno optimizovani.
DeepMind je razvio AI koji može autonomno da kontroliše plazmu. Rad objavljen u časopisu Nature opisuje kako su istraživači podučavali sistem učenja dubokog pojačanja da kontrolišu 19 magnetnih kalema unutar TCV, tokamaka promenljive konfiguracije u Švajcarskom plazma centru, koji se koristi za sprovođenje istraživanja koja će služiti za projektovanje većih fuzionih reaktora u budućnosti. Neuronska mreža – vrsta AI podešavanja dizajnirana da oponaša arhitekturu ljudskog mozga – prvobitno je obučena u simulaciji. Počelo je posmatranjem kako promena podešavanja na svakom od 19 kalema utiče na oblik plazme unutar posude. Zatim je dobio različite oblike da se pokuša ponovo stvoriti u plazmi. Ovo uključuje poprečni presek u obliku slova D blizak onome što će se koristiti unutar ITER-a (bivši Međunarodni termonuklearni eksperimentalni reaktor – International Thermonuclear Experimental Reactor), eksperimentalni tokamak velikih razmera koji se gradi u Francuskoj i konfiguraciju pahuljice koja bi mogla da pomogne u rasipanju intenzivne toplote reakcije ravnomernije oko posude.
DeepMind AI je uspeo samostalno da otkrije kako da kreira ove oblike, manipulišući magnetnim kalemovima na pravi način – i u simulaciji i kada su naučnici sproveli iste eksperimente unutar TCV tokamaka da bi potvrdili simulaciju.
Fuzija je ponudila poseban izazov za DeepMindove naučnike jer je proces složen i kontinuiran. Stanje plazme se stalno menja. I da stvari budu još teže, ne može se stalno meriti. To je ono što istraživači veštačke inteligencije nazivaju „nedovoljno posmatranim sistemom“. Ovo nije prvi put da se veštačka inteligencija koristi za kontrolu nuklearne fuzije. Od 2014. Google radi sa fuzionom kompanijom TAE Technologies sa sedištem u Kaliforniji na primeni mašinskog učenja na drugačiji tip fuzionog reaktora – ubrzavajući analizu eksperimentalnih podataka. Istraživanje na projektu Joint European Torus (JET) fuzije u Velikoj Britaniji koristilo je veštačku inteligenciju da pokuša da predvidi ponašanje plazme. Koncept se čak pojavljuje i u fikciji: U Spider-Man 2 iz 2004. godine, negativac Doc Ock kreira egzoskelet koji pokreće AI, koji kontroliše mozak, da kontroliše svoj eksperimentalni fuzioni reaktor, koji odlično funkcioniše sve dok AI ne preuzme njegov um i ne počne da ubija ljude. Sve u svemu, saradnja sa DeepMind-om mogla bi se pokazati kao ključna kako fuzioni reaktori postaju sve veći. Iako fizičari dobro znaju kako da kontrolišu plazmu u manjim tokamacima pomoću konvencionalnih metoda, izazov će se samo povećati kako naučnici pokušavaju da učine održivim verzije veličine elektrane. Napredak je bio spor, ali stabilan. Prošle nedelje je projekat JET napravio proboj, postavljajući novi rekord u količini energije izvučene iz projekta fuzije, a izgradnja je u toku u francuskom ITER-u, međunarodnoj saradnji koja će postati najveći eksperimentalni fuzioni reaktor na svetu kada se pokrene 2025. .
Izvor: Wired
