AIのおかげで中国は大きな飛躍を遂げている

中国の科学者チームは、 人工知能 核融合炉における測定の速度と精度を劇的に向上させます。 教授率いる研究チームは、 劉波 の 合肥自然科学研究所は、核融合炉のより効率的な監視と制御を目的として、人工ニューラル ネットワークと X 線結晶分光法 (XCS) 技術を統合することに成功しました。

または 主な課題 で 核融合 今日までだった 生き物の行動を理解し、制御する、融合反応が起こる物質の過熱状態。 2 つの重要なパラメータ、h 温度 の イオンの そして プラズマの回転速度、原子炉の安定性を維持し、その性能を向上させるために必要です。しかし、それらを正確かつリアルタイムで測定することは常に大きな障害でした。

中国チームは 2 つのニューラル ネットワーク モデルを開発しました。 ディープニューラルネットワーク (DNN）と 畳み込みニューラル ネットワーク (>）。どちらのモデルも、イオンの温度とスピン速度のプロファイルをリアルタイムで計算する機能を実証しました。実験用融合装置で実施される厳密性テスト 先進超電導トカマク (東) 予測が実際のデータとほぼ一致しており、これらのモデルの精度が確認されました。

最も印象に残った結果は、 DN モデルによる速度の向上N、終わった 従来の方法よりも 10 倍高速、精度を損なうことなく、ほぼ瞬時に結果が得られます。この迅速な処理能力は、反応炉の動作を最適化し、安定したプラズマの閉じ込めを確保するために不可欠です。

追加、 > モデルは、ライン内の統合回転速度プロファイルを正確に予測できることが示されました。 そして 局在した放射状イオンの温度プロファイルを生成するを提供し、 プラズマ内の温度分布の詳細画像。この革新は核融合研究に限定されません。研究チームは、このモデルは現在の研究を超えてさまざまな診断システムに適応できるため、核融合研究や潜在的に他の科学分野におけるより広範な応用に特に役立つと指摘している。

この進歩は、クリーンで事実上無限のエネルギー源を作り出すという世界中の科学者が追求する目標である核融合エネルギーの開発に向けた重要な一歩です。

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