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混乱を引き起こすことなく核融合を「オフ」にするMITのAI

研究者のグループ と それらを実現することを約束する革新的な人工知能システムを発表しました。 核融合炉 より安定して安全です。この新しいツールは、運転の最も重要な段階におけるトカマク原子炉の「燃料」である帯電ガスであるプラズマの挙動を予測する可能性があります。 消去。 プラズマはおそらく、チェックするのが最も難しい物質の形態です。秒速 100 キロメートルを超える速度で移動し、温度は太陽よりもはるかに高い摂氏 1 億度以上に達します。この極端な動作により、その管理は現代物理学の最大の技術的課題の 1 つとなります。 物理学者の用語では、「」の位相ランプダウン「それは、原子炉の内壁を破壊する可能性のあるあらゆる形態の不安定性を避けるために、プラズマ流が徐々に減少する段階です。しかし、この同じ段階が最も危険です。 ほんのわずかな障害でも、トカマクの内部材料を破壊する高熱や電気負荷を引き起こす可能性があります。。このような損傷はそれぞれ、時間と費用がかかる修理を意味し、切望されるクリーンな核融合エネルギーの達成の進捗を大幅に遅らせます。 MIT の研究者は、機械学習アルゴリズムとプラズマの挙動を記述する伝統的な自然方程式を組み合わせたハイブリッド モデルを開発しました。システムは、からのデータを使用してトレーニングされました。 TCV、彼のスイストカマク EPFLプラズマセンター不安定性の研究においては世界で最も先進的な原子炉の 1 つです。 限られた数の実際の実験では、 人工知能 彼はプラズマの変化を時間内に予測し、リアルタイムの修正措置を提案することに成功しました。このようにして、オフプロセスの安全性が大幅に向上し、暴力的な休日の可能性が回避されました。 によると、 アレン・ワン研究の主著者、「制御されていないプラズマの中断は、たとえランプダウン段階であっても、リアクターの内壁を破壊する可能性のある非常に強い熱流を引き起こす可能性があります。同氏は、チームの目標は、運用コストとメンテナンスコストを削減しながら、安全な血漿管理を可能にする信頼性の高い自律型ツールをオペレーターに提供することであると指摘しました。 モデルの予測を実際のコマンドに変換するために、科学者たちは「制御の制御」、つまりトカマクが自律的に実行できる一連の命令を作成するアルゴリズムを開発しました。これらのコマンドは、温度や磁石の強さなどの重要なパラメーターを制御して、エネルギーが減少しても生き物を一定に保ちます。 スイスでの最初の実験結果は衝撃的でした。システムは、事故やチャンバーへの損傷を発生させることなく、完全な不活性化プロセスを完了することができました。これにより、人工知能を将来世代の実験炉に統合する道が開かれます。 ITER フランスでは、ほんのわずかなミスが多大な損害をもたらす可能性があります。 MITの研究は学術誌ネイチャー・コミュニケーションズに掲載され、核融合炉を完全に機能させる「解決策」にはまだ至っていないが、より安全な原子炉への道におけるマイルストーンとみなされている。これまでのところ、トカマクへの被害のほとんどのケースは、制御されていない消去フェーズによるものでした。こうした不安定性を予測し、時間内に介入できるシステムは、自律的で商業的に持続可能な核融合炉の方向に向けた大きな一歩となります。 [via] #混乱を引き起こすことなく核融合をオフにするMITのAI