Штучний інтелект навчився передбачати небезпеку в термоядерних реакторах. Дослідники впровадили алгоритми машинного навчання безпосередньо в системи керування токамаками, щоб запобігати раптовим колапсам плазми ще до того, як ті встигають розвинутися.
Головна загроза для реактора
Токамак — пристрій тороїдальної форми (схожий на бублик), де потужні магнітні поля утримують плазму, розігріту до сотень мільйонів градусів. Головна загроза для його роботи — так звані режими розриву, або тирінг-моди (від англ. tearing modes). Це повільно зростаючі нестабільності, що виникають у конкретних точках плазмового шнура і змінюють конфігурацію магнітних силових ліній.
Коли така нестабільність виходить з-під контролю, всередині плазми формується магнітна «бульбашка». Вона сповільнює обертання плазмового шнура, і зрештою плазма торкається стінки реактора — термоядерний процес переривається.
Чому фізичні моделі не справляються
Традиційні моделі погано описують ці події, бо нестабільності мають нелінійну й хаотичну природу. Незначні збурення в одній частині плазми здатні спровокувати тирінг-моду в іншій.
Дослідники Крістіна Реа з Массачусетського технологічного інституту (MIT) та Бенджамін Стюарт із Принстонської лабораторії фізики плазми (PPPL) обробили великі масиви даних з попередніх запусків токамаків і навчили алгоритми розпізнавати ознаки наближення нестабільності ще до того, як її фіксують стандартні діагностичні системи.
Керування в реальному часі
На основі цих алгоритмів розробили активні контролери плазми. Вони отримують дані з реактора безперервно й у будь-який момент оцінюють стабільність плазми. Якщо система виявляє ризик розвитку тирінг-моди, контролер автоматично коригує магнітну конфігурацію — пригнічує нестабільність або запобігає умовам, за яких вона виникає.
Ця розробка важлива для Міжнародної діяльності з фізики токамаків (ITPA), яка зараз проєктує систему пом’якшення зривів для проєкту ITER.
Чому це стає важливішим
Зі зростанням тиску плазми в нових експериментах тирінг-моди виникають частіше й розвиваються інтенсивніше. Вищий тиск необхідний для ефективного вироблення енергії, але водночас він ускладнює утримання плазми у стабільному стані.
«Тирінг-моди залишаються надзвичайно складними для передбачення за допомогою фізичних моделей, але їхня стохастична складність приваблює науковців, озброєних методами машинного навчання», — зазначив Стюарт. Інтеграція ШІ в ядро системи керування токамаком дозволяє підтримувати параметри, необхідні для безперервної термоядерної реакції.
Джерело: interestingengineering.com
