RW Space

Успешное достижение ядерного синтеза обещает предоставить безграничный, устойчивый источник чистой энергии, но мы сможем реализовать эту невероятную мечту только в том случае, если сможем освоить сложную физику, происходящую внутри реактора.

На протяжении десятилетий ученые предпринимали постепенные шаги к этой цели, но остается много проблем. Одним из основных препятствий является успешное управление нестабильной и перегретой плазмой в реакторе, но новый подход показывает, как мы можем это сделать.

Совместными усилиями Швейцарского плазменного центра (SPC) EPFL и исследовательской компании DeepMind, занимающейся исследованиями в области искусственного интеллекта (ИИ), ученые использовали систему глубокого обучения (RL) для изучения нюансов поведения и управления плазмой внутри термоядерного токамака — устройства, в котором используется ряд магнитных катушек, размещенных вокруг реактора, для контроля и управления плазмой внутри него.

Это нелегкий баланс, поскольку катушки требуют огромного количества тонких регулировок напряжения, до тысяч раз в секунду, чтобы успешно удерживать плазму в магнитных полях.

Таким образом, для поддержания ядерных термоядерных реакций, которые включают поддержание стабильной температуры плазмы в сотни миллионов градусов по Цельсию, более горячей, чем даже ядро Солнца, необходимы сложные многослойные системы для управления катушками.

Однако в новом исследовании исследователи показывают, что система ИИ может сама контролировать выполнение задачи.

«Используя архитектуру обучения, которая сочетает в себе глубокое обучение и симулированную среду, мы создали контроллеры, которые могут поддерживать устойчивость плазмы и использоваться для точного придания ей различных форм», — объясняет команда в блоге DeepMind.

Исследователи обучили свою систему искусственного интеллекта на симуляторе токамака, в котором система путем проб и ошибок обнаружила, как справляться со сложностями магнитного удержания плазмы.

После своего тренировочного окна ИИ перешел на следующий уровень — применяя в реальном мире то, чему он научился в симуляторе.

Управляя токамаком SPC с переменной конфигурацией (TCV), ИИ преобразовывал плазму в различные формы внутри реактора, в том числе такую, которая никогда ранее не наблюдалась в TCV: стабилизирующие «капли», в которых две плазмы сосуществовали одновременно внутри реактора.

В дополнение к обычным формам ИИ также может создавать расширенные конфигурации, придавая плазме форму «негативной треугольности» и «снежинки».

Каждое из этих проявлений обладает разным потенциалом для сбора энергии в будущем, если мы сможем поддерживать реакции ядерного синтеза.

По словам исследователей, магнитное мастерство этих плазменных образований представляет собой «одну из самых сложных систем реального мира, к которым применялось обучение с подкреплением», и может установить радикально новое направление в разработке реальных токамаков.

О результатах сообщается в Nature.