{"id":10285,"date":"2024-02-23T12:40:14","date_gmt":"2024-02-23T12:40:14","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=10285"},"modified":"2024-03-28T00:38:10","modified_gmt":"2024-03-28T00:38:10","slug":"nuclear-fusion-and-ai-an-evolving-symbiotic-relationship","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/02\/nuclear-fusion-and-ai-an-evolving-symbiotic-relationship\/","title":{"rendered":"Kernfusion und KI: eine sich entwickelnde, symbiotische Beziehung"},"content":{"rendered":"

Am Andlinger Center der Princeton University hat ein interdisziplin\u00e4res Team von Ingenieuren, Physikern und Datenwissenschaftlern in Zusammenarbeit mit dem Princeton Plasma Physics Laboratory (PPPL) KI eingesetzt, um Plasmainstabilit\u00e4ten bei der Kernfusion zu untersuchen.\u00a0<\/strong><\/p>\n

Bei der Fusionsenergie, die den Prozess der Energieversorgung der Sonne widerspiegelt, werden durch immensen Druck und Hitze Atome miteinander verschmolzen, wodurch gro\u00dfe Mengen an Energie freigesetzt werden.\u00a0<\/span><\/p>\n

Um dies auf der Erde nachzubilden, muss ultrahei\u00dfes Plasma mit starken Magnetfeldern in Tokamak-Reaktoren eingeschlossen werden - komplexe Ger\u00e4te, die oft als \"Sterne in Gl\u00e4sern\" bezeichnet werden. Doch i<\/span>n den Grenzen eines Fusionsreaktors ist Plasma bekannterma\u00dfen fl\u00fcchtig und kann die magnetischen Barrieren, die es eind\u00e4mmen sollen, destabilisieren und durchbrechen.\u00a0<\/span><\/p>\n

In Experimenten, die an der <\/span>DIII-D Nationale Fusionsanlage in San Diego<\/span><\/a>hat ein Forscherteam ein KI-Modell vorgestellt, das allein auf der Grundlage historischer experimenteller Daten das Auftreten von \"Tearing-Mode-Instabilit\u00e4ten\" - einer besonderen Art von Plasmast\u00f6rungen - bis zu 300 Millisekunden im Voraus vorhersagen kann.\u00a0<\/span><\/p>\n

Die Forscher setzten ein tiefes neuronales Netzwerk ein, das auf der Grundlage fr\u00fcherer DIII-D-Tokamak-Daten trainiert wurde, um zuk\u00fcnftige Instabilit\u00e4ten auf der Basis von Echtzeit-Plasmaeigenschaften vorherzusagen.<\/span><\/p>\n

Dieses Modell diente dann als Grundlage f\u00fcr einen Algorithmus des verst\u00e4rkten Lernens (Reinforcement Learning, RL), der seine Kontrollstrategien durch simulierte Experimente iterativ verfeinerte und dabei lernte, ein hohes Leistungsniveau aufrechtzuerhalten und gleichzeitig Instabilit\u00e4ten zu vermeiden. <\/span><\/p>\n

Die Ergebnisse des Teams wurden in einer Studie ver\u00f6ffentlicht <\/span>Studie in der Natur<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

Azarakhsh Jalalvand, ein Mitautor, verglich den Prozess mit der Flugausbildung, bei der ein Pilot in einem Simulator lernt, bevor er die Kontrolle \u00fcber ein echtes Flugzeug \u00fcbernimmt.\u00a0<\/span><\/p>\n

\"Man w\u00fcrde niemandem etwas beibringen, indem man ihm einen Satz Schl\u00fcssel in die Hand dr\u00fcckt und ihm sagt, er solle sein Bestes geben\", bemerkte Jalalvand und betonte die Bedeutung eines schrittweisen, fundierten Lernprozesses f\u00fcr die KI.<\/span><\/p>\n

\"KI-Fusion\"
a. Das Diagramm zeigt, wie sich die Aktuatoren im Laufe der Zeit verhalten, mit KI-Steuerung (blau) und ohne (schwarz). Die roten Linien markieren die Schwellenwerte, bei deren \u00dcberschreitung die Plasmastabilit\u00e4t gef\u00e4hrdet sein k\u00f6nnte. b. Dieser Teil veranschaulicht die voraussichtliche Wahrscheinlichkeit von Rissinstabilit\u00e4ten, die durch die Einstellungen der Aktoren beeinflusst werden. c. Hier sehen wir die voraussichtliche Auswirkung der Kontrolle der Aktoren auf die Aufrechterhaltung des Plasmadrucks innerhalb normalisierter Werte. d. Dieser Abschnitt zeigt, wie sich das Plasma voraussichtlich innerhalb einer Reihe von Parametern entwickeln wird, die durch die strategischen Eingriffe der KI-Kontrolle gesteuert werden. Quelle: Natur<\/a> (Open Access)<\/figcaption><\/figure>\n

Nach der Validierung der Simulationsleistung des KI-Controllers ging das Team zu realen Tests am DIII-D-Tokamak \u00fcber, wo sie beobachteten, dass die KI erfolgreich Reaktorparameter manipulierte, um Instabilit\u00e4ten zu verringern.\u00a0<\/span><\/p>\n

\"\"
Ein Tokamak ist ein Ger\u00e4t, das in der Kernfusionsforschung eingesetzt wird, um ein Plasma mithilfe von Magnetfeldern einzuschlie\u00dfen. Er ist eine der am meisten erforschten Arten von Fusionsreaktoren, mit dem Ziel, kontrollierte thermonukleare Fusionsenergie zu erzeugen. Der Tokamak zeichnet sich durch seine toroidale (donutf\u00f6rmige) Konfiguration aus, die als effektiv gilt, um das f\u00fcr Fusionsreaktionen erforderliche Hochtemperaturplasma einzuschlie\u00dfen.<\/figcaption><\/figure>\n

Die kurzen, aber entscheidenden Vorhersagef\u00e4higkeiten des KI-Controllers erm\u00f6glichen es dem System, die Betriebsparameter in Echtzeit anzupassen, Instabilit\u00e4ten zu vermeiden und das Gleichgewicht des Plasmas im Magnetfeld des Reaktors aufrechtzuerhalten.<\/p>\n

Professor Egemen Kolemen, der die Forschung leitete, erkl\u00e4rte den Ansatz des Teams<\/a>Indem die KI aus fr\u00fcheren Experimenten lernt und nicht nur Informationen aus physikalischen Modellen einbezieht, kann sie eine endg\u00fcltige Kontrollpolitik entwickeln, die ein stabiles, leistungsstarkes Plasmaregime in Echtzeit in einem echten Reaktor unterst\u00fctzt.\u00a0<\/span><\/p>\n

Jaemin Seo vom Fachbereich Maschinenbau und Luft- und Raumfahrttechnik erl\u00e4uterte, dass eine genaue und schnelle Vorhersage der Dreh- und Angelpunkt dieser Studie ist: \"Fr\u00fchere Studien haben sich im Allgemeinen darauf konzentriert, die Auswirkungen dieser rei\u00dfenden Instabilit\u00e4ten zu unterdr\u00fccken oder abzuschw\u00e4chen, nachdem sie im Plasma aufgetreten sind. Unser Ansatz erm\u00f6glicht es uns jedoch, diese Instabilit\u00e4ten vorherzusagen und zu vermeiden, bevor sie \u00fcberhaupt auftreten.\"<\/span><\/p>\n

\"Tearing-Mode-Instabilit\u00e4ten sind eine der Hauptursachen f\u00fcr Plasmast\u00f6rungen, und sie werden noch st\u00e4rker in den Vordergrund treten, wenn wir versuchen, Fusionsreaktionen mit den hohen Leistungen zu betreiben, die zur Erzeugung von gen\u00fcgend Energie erforderlich sind\", erkl\u00e4rte Seo.<\/span><\/p>\n

F\u00fcr die Zukunft planen die Forscher, weitere Beweise f\u00fcr die Leistung des KI-Controllers zu sammeln und seine F\u00e4higkeiten auf andere Tokamaks und Plasmainstabilit\u00e4ten auszuweiten.<\/span><\/p>\n

\u00a0\"Wir haben starke Hinweise darauf, dass der Controller bei DIII-D recht gut funktioniert, aber wir brauchen mehr Daten, um zu zeigen, dass er in einer Reihe von verschiedenen Situationen funktionieren kann\", sagte Seo und skizzierte den weiteren Weg.<\/span><\/p>\n

\u00dcberbr\u00fcckung der KI-Energiekluft durch Kernfusion<\/h2>\n

Die Princeton-Studie zeigt, wie KI die Fusion unterst\u00fctzen kann, aber die Fusion k\u00f6nnte auch KI unterst\u00fctzen.\u00a0<\/span><\/p>\n

In vielerlei Hinsicht hat die KI eine symbiotische, wenn auch fragile Beziehung zur Energie. Vieles deutet darauf hin, dass das exponentielle Wachstum der generativen KI zu einem schwindelerregenden Energieverbrauch f\u00fchrt, der schon jetzt mit dem der Verbrauch der kleinen Nationen<\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

Der Kern des Dilemmas liegt in der grundlegenden Infrastruktur der KI - den Rechenzentren. Diese riesigen digitalen Anlagen sind ber\u00fcchtigt f\u00fcr ihren kolossalen Energie- und Wasserbedarf.\u00a0<\/span><\/p>\n

Die Internationale Energieagentur (IEA) wies k\u00fcrzlich auf den wachsenden Fu\u00dfabdruck von Rechenzentren hin, die bereits mehr als 1,3% des weltweiten Stromverbrauchs verbrauchen.<\/span><\/p>\n

Die Prognosen der Boston Consulting Group und der Europ\u00e4ischen Union zeichnen ein d\u00fcsteres Bild. Energiebedarf von Rechenzentren<\/a> die sich in den kommenden Jahren verdoppeln oder sogar verdreifachen k\u00f6nnten, was die Energieprobleme noch versch\u00e4rft.\u00a0<\/span><\/p>\n

Als Reaktion darauf baut Big Tech seine Energieinfrastruktur Tag f\u00fcr Tag aus und erw\u00e4gt dabei die Kernenergie, einschlie\u00dflich der Kernfusion.\u00a0<\/span><\/p>\n

Microsoft <\/span>hat k\u00fcrzlich eine Stellenausschreibung er\u00f6ffnet<\/span><\/a> f\u00fcr einen \"Principal Program Manager Nuclear Technology\" und zielt darauf ab, eine globale Strategie zu entwickeln, die sich auf kleine modulare Reaktoren (SMR) und Mikroreaktoren konzentriert und die sich abzeichnenden Energieprobleme der KI ber\u00fccksichtigt.<\/span><\/p>\n

K\u00fcrzlich,\u00a0<\/span>Helion Energie<\/span><\/a>mit Unterst\u00fctzung von Sam Altman von OpenAI seine Absicht bekannt, innerhalb von f\u00fcnf Jahren das erste Fusionskraftwerk der Welt in Betrieb zu nehmen.\u00a0<\/span><\/p>\n

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Wenn Helion funktioniert, ist es nicht nur ein m\u00f6glicher Ausweg aus der Klimakrise, sondern auch ein Weg zu einer viel h\u00f6heren Lebensqualit\u00e4t.<\/p>\n

Ich habe es geliebt, in den letzten 7 Jahren dabei zu sein und freue mich darauf, mehr zu investieren. David und Chris sind gro\u00dfartig.<\/p>\n

- Sam Altman (@sama) 5. November 2021<\/a><\/p><\/blockquote>\n