ЭМРА ТЕХНОЛОГИЯ

Искусственный интеллект научили управлять плазмой внутри настоящего термоядерного реактора

     На пути коммерческих термоядерных реакторов лежит много нерешённых проблем, хотя первый реактор с положительным выходом энергии обещает начать работу уже через три года (проект ИТЭР). Удержать в реакторе плазму в стабильном состоянии оказалось довольно трудно. Множество факторов ведут к нестабильности плазменного шнура и к его затуханию. Системы поддержания стабильности плазмы не успевают на всё реагировать, пожтому предпринимаются попытки передать управление системам искусственного интеллекта. (На фото: Плазма в экспериментальном швейцарском токамаке TCV. Источник изображения: EPFL)
     Исследователи из компании DeepMind (в составе Alphabet с 2014 г.) вместе с учёными из Швейцарского федерального технологического института в Лозанне (EPFL) смогли обучить искусственный интеллект управлять плазмой внутри термоядерного реактора. Ранее компания DeepMind добилась впечатляющих успехов в создании обучающихся платформ, самопрограммируюших приложений, можелировании пространственных форм белков. Новой целью для ИИ DeepMind стала задача по управлению формой плазмы в термоядерном реакторе типа токамак.
     В современных токамаках и на экспериментальном швейцарском токамаке TCV в центре EPFL (токамак переменной конфигурации) параметры магнитного поля вокруг рабочей камеры реактора задают несколько программируемых контроллеров. Контроллеры управляют электромагнитами, поле которых удерживает плазменный шнур температурой от десятков до сотни и больше миллионов градусов Цельсия от касания внутренних стенок рабочей камеры и, соответственно, спасает стенки от разрушения, а плазме придаёт стабильность.
     В швейцарском токамаке отдельные контроллеры задавали ток плазмы, её профиль, а также вертикальное и горизонтальное положение шнура. Работа DeepMind и швейцарских разработчиков свелась к созданию единого и обучаемого контроллера, управляемого нейросетью. Сначала нейросети показали реакции плазмы на серию комбинаций рабочих параметров электромагнитов, а затем обучили управлять плазмой на программном симуляторе. После этого нейросеть через единый контроллер подключили к настоящему реактору. Искусственный интеллект, как показала практика, смог самостоятельно удерживать плазменный жгут в строго заданных конфигурациях.
source