No Centro Andlinger da Universidade de Princeton, uma equipa interdisciplinar de engenheiros, físicos e cientistas de dados, em colaboração com o Laboratório de Física de Plasmas de Princeton (PPPL), utilizou a IA para abordar as instabilidades do plasma na fusão nuclear.
A energia de fusão, que reflecte o processo de alimentação do Sol, utiliza uma pressão e um calor imensos para fundir átomos, libertando grandes quantidades de energia.
Replicar isto na Terra implica confinar plasma ultra quente com poderosos campos magnéticos dentro de reactores tokamak - dispositivos complexos frequentemente apelidados de "estrelas em jarros". No entanto, ios confins de um reator de fusão, o plasma é notoriamente volátil, podendo desestabilizar-se e romper as barreiras magnéticas concebidas para o conter.
Em experiências realizadas no Instalação Nacional de Fusão DIII-D em San DiegoNo âmbito do projeto "A Europa e o Futuro", uma equipa de investigadores apresentou um modelo de IA que, baseando-se apenas em dados experimentais históricos, consegue prever o aparecimento de "instabilidades em modo de rutura" - um tipo particular de perturbação do plasma - com uma antecedência de até 300 milissegundos.
Os investigadores utilizaram uma rede neural profunda treinada em dados anteriores do tokamak DIII-D para prever futuras instabilidades com base nas características do plasma em tempo real.
Este modelo serviu então de base a um algoritmo de aprendizagem por reforço (RL), que refinou iterativamente as suas estratégias de controlo através de experiências simuladas, aprendendo a manter níveis de potência elevados e a evitar instabilidades.
As conclusões da equipa foram publicadas numa revista estudo na Nature.
Azarakhsh Jalalvand, um dos autores, comparou o processo ao treino de voo, em que um piloto aprende num simulador antes de assumir o controlo de um avião real.
"Não se ensina uma pessoa entregando-lhe um conjunto de chaves e dizendo-lhe para dar o seu melhor", observou Jalalvand, sublinhando a importância de um processo de aprendizagem gradual e informado para a IA.
Após a validação do desempenho da simulação do controlador de IA, a equipa procedeu a testes reais no tokamak DIII-D, onde observaram que a IA manipulava com êxito os parâmetros do reator para reduzir as instabilidades.
Os poderes preditivos breves, mas críticos, do controlador de IA permitem que o sistema ajuste os parâmetros operacionais em tempo real, evitando as instabilidades e mantendo o equilíbrio do plasma no campo magnético do reator.
O Professor Egemen Kolemen, que liderou a investigação, explicou a abordagem da equipaA IA poderia desenvolver uma política de controlo final que suportasse um regime de plasma estável e de alta potência em tempo real, num reator real".
Jaemin Seo, do Departamento de Engenharia Mecânica e Aeroespacial, falou sobre o facto de a previsão precisa e rápida ser a base deste estudo, referindo: "Os estudos anteriores centraram-se geralmente na supressão ou atenuação dos efeitos destas instabilidades de rasgamento após a sua ocorrência no plasma. Mas a nossa abordagem permite-nos prever e evitar essas instabilidades antes de elas aparecerem."
"As instabilidades em modo de rasgamento são uma das principais causas da rutura do plasma e tornar-se-ão ainda mais proeminentes à medida que tentarmos realizar reacções de fusão com as potências elevadas necessárias para produzir energia suficiente", explicou Seo.
Para o futuro, os investigadores planeiam reunir mais provas do desempenho do controlador de IA e alargar as suas capacidades a outros tokamaks e instabilidades de plasma.
"Temos fortes indícios de que o controlador funciona bastante bem em DIII-D, mas precisamos de mais dados para mostrar que pode funcionar numa série de situações diferentes", observou Seo, delineando o caminho a seguir.
Colmatar o fosso energético da IA com a fusão nuclear
O estudo de Princeton demonstra como a IA pode apoiar a fusão, mas a fusão também pode apoiar a IA.
Em muitos aspectos, a IA tem uma relação simbiótica, mas frágil, com a energia. As provas sugerem fortemente que o crescimento exponencial da IA generativa está a conduzir a um consumo de energia impressionante, que já rivaliza com o consumo de energia do consumo das pequenas nações.
A essência do dilema reside na infraestrutura fundamental da IA - os centros de dados. Estas vastas instalações digitais são famosas pelas suas colossais necessidades de energia e água.
A Agência Internacional da Energia (AIE) destacou recentemente a crescente pegada dos centros de dados, que já consomem mais de 1,3% da eletricidade mundial.
As projecções do Boston Consulting Group e da União Europeia pintam um quadro sombrio, com necessidades energéticas dos centros de dados potencialmente duplicando ou mesmo triplicando nos próximos anos, exacerbando os desafios energéticos.
Em resposta, a Big Tech está a reforçar a cada dia que passa as suas infra-estruturas energéticas, ao mesmo tempo que considera a energia nuclear, incluindo a fusão.
Microsoft abriu recentemente um anúncio de emprego para um "Principal Program Manager Nuclear Technology" e tem como objetivo desenvolver uma estratégia global centrada em pequenos reactores modulares (SMR) e micro-reactores, demonstrando conhecimento das questões energéticas iminentes com que se confronta a IA.
Recentemente, Energia de HelionA empresa de investigação e desenvolvimento OpenAI, apoiada por Sam Altman da OpenAI, anunciou a sua intenção de lançar a primeira central eléctrica de fusão do mundo dentro de cinco anos.
Se o Helion funcionar, não só é uma potencial saída para a crise climática, como também um caminho para uma qualidade de vida muito superior.
Adorei estar envolvido nos últimos 7 anos e estou entusiasmado por estar a investir mais. O David e o Chris são fantásticos.
- Sam Altman (@sama) 5 de novembro de 2021
Como explica o estudo de Princeton, as reacções de fusão são imensamente complexas de conter e imprevisíveis.
No entanto, outro desafio central é conseguir um "ganho líquido de energia", ou seja, o processo de fusão produz mais energia do que a que consome.
A Helion enfrenta desafios técnicos consideráveis. Jessica Lovering, do Good Energy Collective, destaca dois grandes obstáculos: "produzir mais energia do que o processo utiliza - e converter essa energia numa forma consistente e acessível de eletricidade que possa entrar na rede".
Até à data, apenas a Instalação Nacional de Ignição de Lawrence Livermore conseguiu um "ganho científico líquido de energia" com a fusão, mas não um "ganho de engenharia", que considera o consumo total de energia para o processo.
Por outras palavras, garantir ganhos líquidos de energia de todo o processo de fusão, incluindo os esforços de engenharia, é fundamental para tornar a fusão uma tecnologia energética viável e não uma experiência dispendiosa.
onde @Helion_Energy em breve começará a instalar o polaris: pic.twitter.com/Tk7znzvOPg
- Sam Altman (@sama) 2 de fevereiro de 2024
A Helion está a avançar, desenvolvendo o seu sétimo protótipo, Polaris, que deverá demonstrar a produção de eletricidade a partir de reacções de fusão em 2024.
Com sede em Everett, Washington, a Helion já assegurou a Microsoft como seu primeiro cliente através de um acordo de compra de energia. O seu objetivo é que o seu primeiro plano produza pelo menos 50 megawatts (mW) de capacidade.
a microsoft torna-se o primeiro cliente da helion, no primeiro acordo comercial para energia de fusão:https://t.co/q9mOeWdR0s
- Sam Altman (@sama) 10 de maio de 2023
Isto é minúsculo em termos de capacidade bruta, com uma turbina eólica média a produzir cerca de 3mW - por isso seria equivalente a um pequeno parque eólico. No entanto, uma vez operacional, a Helion produzirá energia limpa como outras formas de energia renovável. É mais segura do que as centrais de fissão e acabará por se tornar mais barata para produzir em massa.
À medida que os domínios digital e físico se entrelaçam, as necessidades energéticas da IA e da computação em nuvem continuarão a aumentar.
A fusão nuclear oferece um vislumbre de um futuro em que a energia limpa e abundante poderá impulsionar o desenvolvimento inexorável da IA.
E, uma vez que a Microsoft, a Altman e outras empresas tecnológicas já estão a alinhar-se como investidores e compradores, serão certamente as empresas tecnológicas as primeiras a deitar as mãos à energia de fusão.
