Успішне здійснення ядерного синтезу обіцяє забезпечити безмежне, стійке джерело чистої енергії, але ми зможемо здійснити цю неймовірну мрію, тільки якщо опануємо складну фізику, що відбувається всередині реактора.
Упродовж десятиліть вчені робили поступові кроки до цієї мети, але багато проблем залишаються невирішеними. Однією з основних перешкод є успішне управління нестабільною та перегрітою плазмою в реакторі – але новий підхід показує, як ми можемо це зробити.
У спільній роботі Швейцарського центру плазми (SPC) EPFL та компанії DeepMind, що займається дослідженнями в галузі штучного інтелекту (ШІ), вчені використовували систему глибокого навчання з підкріпленням (RL) для вивчення нюансів поведінки та управління плазмою у термоядерному токамаку – пристрої у формі пончика, який використовує ряд магнітних котушок, розташованих навколо реактора, для контролю та маніпулювання плазмою всередині нього.
Це непросте балансування, оскільки котушки вимагають величезної кількості тонких регулювань напруги до тисяч разів на секунду, щоб успішно утримувати плазму в межах магнітного поля. Таким чином, для підтримки реакцій ядерного синтезу – що передбачає збереження стабільності плазми при температурі в сотні мільйонів градусів Цельсія, гарячішої, ніж навіть у ядрі Сонця, – необхідні складні, багаторівневі системи для управління котушками. Однак у новому дослідженні вчені показали, що одна система штучного інтелекту може самостійно впоратися із цим завданням.
«Використовуючи архітектуру навчання, що поєднує глибокий RL і моделююче середовище, ми створили контролери, які можуть як підтримувати плазму в стабільному стані, так і використовувати її для точного надання різних форм», – пояснює команда у блозі DeepMind. Щоб зробити цей подвиг, дослідники навчали свою систему ШІ в симуляторі токамака, в якому система машинного навчання методом спроб і помилок дізналася, як орієнтуватися у складностях магнітного утримання плазми. Після закінчення навчання ШІ перейшов на наступний рівень – застосував у реальному світі те, чого навчився у симуляторі.
Керуючи токамаком SPC зі змінною конфігурацією (TCV), система RL надала плазмі всередині реактора різні форми, включаючи ту, яка ніколи раніше не спостерігалася в TCV: стабілізуючі «краплі», коли дві плазми одночасно співіснували всередині пристрою. Крім традиційних форм, ШІ також міг створювати розширені конфігурації, надаючи плазмі форми «негативної трикутності» і «сніжинки».
Кожен із цих проявів має різний потенціал для отримання енергії в майбутньому, якщо ми зможемо підтримувати реакції ядерного синтезу. Одна з конфігурацій, контрольованих цією системою, «форма, подібна до ITER», може стати особливо перспективною для вивчення в майбутньому на Міжнародному термоядерному експериментальному реакторі (ITER) – найбільшому у світі експерименті з ядерного синтезу, який зараз будується у Франції.
За словами дослідників, магнітне управління цими плазмовими утвореннями є «однією з найскладніших реальних систем, до яких застосовувалося навчання з підкріпленням», і може створити радикально новий напрямок у проєктуванні реальних токамаків. Мало того, деякі вважають, що це докорінно змінить майбутнє передових систем керування плазмою в термоядерних реакторах.
Читайте також: