Au centre Andlinger de l'université de Princeton, une équipe interdisciplinaire d'ingénieurs, de physiciens et de scientifiques des données, en collaboration avec le laboratoire de physique des plasmas de Princeton (PPPL), a utilisé l'IA pour étudier les instabilités du plasma dans la fusion nucléaire.
L'énergie de fusion, qui reflète le processus d'alimentation du soleil, utilise une pression et une chaleur immenses pour fusionner des atomes, libérant ainsi de grandes quantités d'énergie.
Pour reproduire ce phénomène sur Terre, il faut confiner du plasma ultra-chaud à l'aide de puissants champs magnétiques dans des réacteurs tokamaks, des dispositifs complexes souvent surnommés "étoiles en bocal". Cependant, l'ians l'enceinte d'un réacteur de fusion, le plasma est notoirement volatil, pouvant déstabiliser et briser les barrières magnétiques conçues pour le contenir.
Lors d'expériences menées au DIII-D National Fusion Facility à San DiegoDans le cadre de la conférence de l'Union européenne sur la science et la technologie, une équipe de chercheurs a présenté un modèle d'intelligence artificielle qui, en s'appuyant uniquement sur des données expérimentales historiques, peut prédire jusqu'à 300 millisecondes à l'avance l'apparition d'instabilités en mode "déchirure", un type particulier de perturbation du plasma.
Les chercheurs ont utilisé un réseau neuronal profond formé sur des données antérieures du tokamak DIII-D pour prédire les instabilités futures sur la base des caractéristiques du plasma en temps réel.
Ce modèle a ensuite servi de base à un algorithme d'apprentissage par renforcement (RL), qui a affiné de manière itérative ses stratégies de contrôle par le biais d'expériences simulées, en apprenant à maintenir des niveaux de puissance élevés tout en évitant les instabilités.
Les conclusions de l'équipe ont été publiées dans un étude dans Nature.
Azarakhsh Jalalvand, l'un des coauteurs, compare le processus à la formation au pilotage, où un pilote apprend dans un simulateur avant de prendre les commandes d'un véritable avion.
"On n'apprend pas à quelqu'un en lui donnant un trousseau de clés et en lui disant de faire de son mieux", a fait remarquer M. Jalalvand, soulignant l'importance d'un processus d'apprentissage progressif et éclairé pour l'IA.
Après avoir validé les performances de simulation du contrôleur d'IA, l'équipe a procédé à des essais en conditions réelles sur le tokamak DIII-D, où elle a observé que l'IA manipulait avec succès les paramètres du réacteur afin de réduire les instabilités.
Les pouvoirs prédictifs du contrôleur IA, brefs mais essentiels, permettent au système d'ajuster les paramètres opérationnels en temps réel, de prévenir les instabilités et de maintenir l'équilibre du plasma dans le champ magnétique du réacteur.
Le professeur Egemen Kolemen, qui a dirigé les recherches, a expliqué l'approche de l'équipeEn apprenant des expériences passées, plutôt qu'en incorporant des informations provenant de modèles basés sur la physique, l'IA pourrait développer une politique de contrôle finale qui soutiendrait un régime de plasma stable et de grande puissance en temps réel, dans un réacteur réel".
Jaemin Seo, du département d'ingénierie mécanique et aérospatiale, a expliqué que la précision et la rapidité de la prédiction constituent la clé de voûte de cette étude : "Les études précédentes se sont généralement concentrées sur la suppression ou l'atténuation des effets de ces instabilités de déchirement après qu'elles se soient produites dans le plasma. Mais notre approche nous permet de prédire et d'éviter ces instabilités avant même qu'elles n'apparaissent".
"Les instabilités de mode de déchirement sont l'une des principales causes de perturbation du plasma, et elles deviendront encore plus importantes lorsque nous essaierons de faire fonctionner les réactions de fusion aux puissances élevées requises pour produire suffisamment d'énergie", a expliqué M. Seo.
À l'avenir, les chercheurs prévoient de recueillir davantage de preuves des performances du contrôleur d'IA et d'étendre ses capacités à d'autres tokamaks et instabilités plasmatiques.
"Nous avons des preuves solides que le contrôleur fonctionne assez bien au niveau DIII-D, mais nous avons besoin de plus de données pour montrer qu'il peut fonctionner dans un certain nombre de situations différentes", a fait remarquer Seo, en esquissant la voie à suivre.
La fusion nucléaire pour combler le fossé énergétique de l'IA
L'étude de Princeton montre comment l'IA peut soutenir la fusion, mais la fusion pourrait également soutenir l'IA.
À bien des égards, l'IA entretient une relation symbiotique mais fragile avec l'énergie. Tout porte à croire que la croissance exponentielle de l'IA générative entraîne une consommation d'énergie stupéfiante, qui rivalise déjà avec celle de l'Union européenne. consommation des petites nations.
L'essence du dilemme réside dans l'infrastructure fondamentale de l'IA : les centres de données. Ces vastes installations numériques sont connues pour leurs besoins colossaux en énergie et en eau.
L'Agence internationale de l'énergie (AIE) a récemment mis en évidence l'empreinte croissante des centres de données, qui consomment déjà plus de 1,3% de l'électricité mondiale.
Les projections du Boston Consulting Group et de l'Union européenne dressent un tableau sombre de la situation. demande d'énergie pour les centres de données qui pourrait doubler, voire tripler, dans les années à venir, ce qui exacerberait les défis en matière d'énergie.
En réponse, Big Tech renforce chaque jour son infrastructure énergétique tout en envisageant l'énergie nucléaire, y compris la fusion.
Microsoft a récemment ouvert une offre d'emploi pour un "Principal Program Manager Nuclear Technology" et vise à développer une stratégie globale centrée sur les petits réacteurs modulaires (SMR) et les microréacteurs, démontrant ainsi une prise de conscience des problèmes énergétiques imminents auxquels l'IA est confrontée.
Récemment, Helion EnergyLa Commission européenne, soutenue par Sam Altman d'OpenAI, a annoncé son intention de lancer la première centrale à fusion au monde d'ici cinq ans.
Si Helion fonctionne, il s'agit non seulement d'un moyen potentiel de sortir de la crise climatique, mais aussi d'une voie vers une qualité de vie bien plus élevée.
J'ai adoré m'impliquer au cours des sept dernières années et j'ai hâte de m'investir davantage. David et Chris sont extraordinaires.
- Sam Altman (@sama) 5 novembre 2021
Comme l'explique l'étude de Princeton, les réactions de fusion sont extrêmement complexes à maîtriser et imprévisibles.
Cependant, un autre défi majeur consiste à obtenir un "gain énergétique net", c'est-à-dire que le processus de fusion produit plus d'énergie qu'il n'en consomme.
Helion est confronté à des défis techniques considérables. Jessica Lovering, du Good Energy Collective, souligne deux obstacles majeurs : "produire plus d'énergie que le processus n'en consomme - et convertir cette énergie en une forme d'électricité cohérente et abordable qui pourrait être injectée dans le réseau".
À ce jour, seule la National Ignition Facility de Lawrence Livermore a réalisé un "gain énergétique net scientifique" avec la fusion, mais pas un "gain technique", qui prend en compte l'apport énergétique total du processus.
En d'autres termes, il est essentiel d'obtenir des gains énergétiques nets de l'ensemble du processus de fusion, y compris des efforts d'ingénierie, pour faire de la fusion une technologie énergétique viable plutôt qu'une expérience coûteuse.
où @Helion_Energy va bientôt commencer à installer polaris : pic.twitter.com/Tk7znzvOPg
- Sam Altman (@sama) 2 février 2024
Helion va de l'avant et développe son septième prototype, Polaris, qui devrait démontrer la production d'électricité à partir de réactions de fusion en 2024.
Basée à Everett, dans l'État de Washington, Helion a déjà fait de Microsoft son premier client par le biais d'un contrat d'achat d'électricité. Son premier plan vise à produire une capacité d'au moins 50 mégawatts (mW).
microsoft devient le premier client d'helion, dans le cadre du premier accord commercial pour l'énergie de fusion :https://t.co/q9mOeWdR0s
- Sam Altman (@sama) 10 mai 2023
Cette puissance est minuscule en termes de capacité brute, une éolienne moyenne produisant environ 3 mW, soit l'équivalent d'un petit parc éolien. Cependant, une fois opérationnel, Helion créera de l'énergie propre comme d'autres formes d'énergie renouvelable. Elle est plus sûre que les centrales à fission et sa production en masse finira par coûter moins cher.
À mesure que les domaines numérique et physique s'entremêlent, les besoins en énergie de l'IA et de l'informatique en nuage continueront à augmenter.
La poursuite de la fusion nucléaire laisse entrevoir un avenir où une énergie propre et abondante pourrait alimenter le développement inexorable de l'IA.
Et comme Microsoft, Altman et d'autres entreprises technologiques se sont déjà positionnées en tant qu'investisseurs et acheteurs, ce sont certainement les entreprises technologiques qui seront les premières à mettre la main sur l'énergie de fusion.
