В Центре Андлингера Принстонского университета междисциплинарная группа инженеров, физиков и специалистов по обработке данных, сотрудничающая с Принстонской лабораторией физики плазмы (PPPL), использовала искусственный интеллект для решения проблемы нестабильности плазмы в ядерном синтезе.
В термоядерной энергии, которая является зеркальным отражением процесса питания Солнца, используется огромное давление и тепло для слияния атомов с выделением огромного количества энергии.
Чтобы повторить этот процесс на Земле, необходимо заключить сверхгорячую плазму в мощные магнитные поля в реакторах токамаках - сложных устройствах, которые часто называют "звездами в банках". Однако яВ термоядерном реакторе плазма, как известно, летуча, она может дестабилизировать и прорвать магнитные барьеры, предназначенные для ее удержания.
В экспериментах, проведенных в Национальный термоядерный комплекс DIII-D в Сан-ДиегоГруппа исследователей продемонстрировала модель искусственного интеллекта, которая, опираясь исключительно на исторические экспериментальные данные, может предсказать наступление "неустойчивости режима разрыва" - особого типа плазменных нарушений - на 300 миллисекунд вперед.
Исследователи использовали глубокую нейронную сеть, обученную на прошлых данных токамака DIII-D, чтобы предсказать будущие нестабильности на основе характеристик плазмы в реальном времени.
Эта модель затем легла в основу алгоритма обучения с подкреплением (RL), который итеративно совершенствовал свои стратегии управления в ходе имитационных экспериментов, обучаясь поддерживать высокий уровень мощности, избегая при этом нестабильности.
Результаты работы команды были опубликованы в журнале исследование в журнале Nature.
Азаракш Джалалванд, соавтор исследования, сравнил этот процесс с летной подготовкой, когда пилот учится на симуляторе, прежде чем взять в руки управление настоящим самолетом.
"Вы же не станете учить человека, вручив ему набор ключей и сказав, чтобы он старался изо всех сил", - заметил Джалалванд, подчеркнув важность постепенного, осознанного процесса обучения ИИ.
Убедившись, что контроллер ИИ работает в режиме симуляции, команда перешла к реальным испытаниям на токамаке DIII-D, где наблюдала, как ИИ успешно манипулирует параметрами реактора, чтобы уменьшить нестабильность.
Краткие, но критически важные предсказательные возможности ИИ-контроллера позволяют системе регулировать рабочие параметры в режиме реального времени, предотвращая нестабильности и поддерживая равновесие плазмы в магнитном поле реактора.
Профессор Эгемен Колемен, возглавивший исследование, объяснил подход командыИИ может разработать окончательную политику управления, поддерживающую стабильный, мощный режим плазмы в реальном времени на реальном реакторе", - говорится в статье.
Джемин Со (Jaemin Seo) с факультета машиностроения и аэрокосмической техники рассказал о том, что точное и быстрое прогнозирование является стержнем данного исследования, отметив: "Предыдущие исследования, как правило, были направлены на подавление или смягчение последствий этих разрывных неустойчивостей после их возникновения в плазме. Но наш подход позволяет нам предсказать и избежать этих неустойчивостей еще до их появления".
"Неустойчивости в режиме разрыва - одна из основных причин нарушения плазмы, и они станут еще более заметными, когда мы попытаемся запустить термоядерные реакции на высоких мощностях, необходимых для получения достаточного количества энергии", - объясняет Сео.
В будущем исследователи планируют собрать больше данных о работе ИИ-контроллера и распространить его возможности на другие токамаки и плазменные нестабильности.
"У нас есть убедительные доказательства того, что контроллер неплохо работает на DIII-D, но нам нужно больше данных, чтобы показать, что он может работать в разных ситуациях", - заметил Сео, намечая дальнейшие действия.
Преодоление энергетического разрыва ИИ с помощью ядерного синтеза
Принстонское исследование демонстрирует, как ИИ может поддерживать синтез, но и синтез может поддерживать ИИ.
Во многих отношениях ИИ находится в симбиотических, но хрупких отношениях с энергией. Факты убедительно свидетельствуют о том, что экспоненциальный рост генеративного ИИ приводит к ошеломляющему потреблению энергии, которое уже сравнимо с потребление малых народов.
Суть дилеммы кроется в основополагающей инфраструктуре ИИ - центрах обработки данных. Эти огромные цифровые сооружения известны своими колоссальными потребностями в энергии и воде.
Международное энергетическое агентство (МЭА) недавно обратило внимание на растущий след центров обработки данных, которые уже потребляют более 1,3% мировой электроэнергии.
Прогнозы Бостонской консалтинговой группы и Европейского союза рисуют мрачную картину, поскольку энергетические потребности центров обработки данных в ближайшие годы может удвоиться или даже утроиться, что усугубит энергетические проблемы.
В ответ на это "Большие технологии" с каждым днем укрепляют свою энергетическую инфраструктуру, рассматривая возможность использования ядерной энергии, в том числе термоядерной.
Microsoft недавно открыл вакансию на должность "главного менеджера программы по ядерным технологиям" и нацелена на разработку глобальной стратегии, сосредоточенной на малых модульных реакторах (SMRs) и микрореакторах, демонстрируя понимание надвигающихся энергетических проблем, стоящих перед AI.
Недавно, Helion EnergyПри поддержке Сэма Альтмана из OpenAI компания объявила о своем намерении запустить первую в мире термоядерную электростанцию в течение пяти лет.
Если Helion будет работать, то это не только потенциальный выход из климатического кризиса, но и путь к гораздо более высокому качеству жизни.
Мне нравилось участвовать в проекте в течение последних 7 лет, и я с нетерпением жду новых инвестиций. Дэвид и Крис - замечательные люди.
- Сэм Альтман (@sama) 5 ноября 2021 года
Как объясняется в исследовании, проведенном в Принстоне, термоядерные реакции чрезвычайно сложны для сдерживания и непредсказуемы.
Однако еще одной главной задачей является достижение "чистого прироста энергии", то есть процесс термоядерного синтеза производит больше энергии, чем потребляет.
Гелион" сталкивается с серьезными техническими проблемами. Джессика Ловеринг из Good Energy Collective выделяет два основных препятствия: "производство большего количества энергии, чем потребляет процесс, и преобразование этой энергии в постоянную, доступную форму электричества, которая могла бы поступать в сеть".
На сегодняшний день только Национальная установка зажигания Лоуренса Ливермора достигла "научного чистого прироста энергии" при термоядерном синтезе, но не "инженерного прироста", который учитывает общие затраты энергии на процесс.
Другими словами, обеспечение чистого прироста энергии от всего процесса термоядерного синтеза, включая инженерные работы, имеет решающее значение для превращения термоядерного синтеза в жизнеспособную энергетическую технологию, а не в дорогостоящий эксперимент.
где @Helion_Energy скоро начнут устанавливать Polaris: pic.twitter.com/Tk7znzvOPg
- Сэм Альтман (@sama) 2 февраля 2024 года
Helion продвигается вперед, разрабатывая свой седьмой прототип, Polaris, который, как ожидается, продемонстрирует производство электроэнергии из термоядерных реакций в 2024 году.
Расположенная в Эверетте, штат Вашингтон, компания Helion уже привлекла Microsoft в качестве своего первого клиента, заключив соглашение о покупке электроэнергии. Они планируют, что их первый план будет иметь мощность не менее 50 мегаватт (мВт).
microsoft становится первым клиентом helion, заключая первую коммерческую сделку по термоядерной энергетике:https://t.co/q9mOeWdR0s
- Сэм Альтман (@sama) 10 мая 2023 года
Это мизерная мощность: средняя ветряная турбина производит около 3 мВт, что эквивалентно небольшой ветряной электростанции. Однако после ввода в эксплуатацию Helion будет создавать экологически чистую энергию, как и другие виды возобновляемой энергии. Она безопаснее, чем делящиеся установки, и со временем ее производство станет дешевле.
По мере того как цифровая и физическая сферы будут переплетаться, энергетические потребности ИИ и облачных вычислений будут расти.
Стремление к ядерному синтезу позволяет заглянуть в будущее, где чистая, богатая энергия сможет обеспечить неумолимое развитие искусственного интеллекта.
И если учесть, что Microsoft, Altman и другие технологические компании уже выстраиваются в очередь в качестве инвесторов и покупателей, то, безусловно, именно технологические компании первыми получат возможность использовать энергию термоядерного синтеза.
