Kodolsintēzes enerģija sola neierobežotu un tīru elektrības avotu, taču tās pilnvērtīga izmantošana saistās ar milzīgiem izaicinājumiem. Viens no tiem ir kodolsintēzes reaktora iekšienē esošās plazmas kontrole, kas var kļūt nestabila dažu tūkstošdaļu sekundes laikā. Šādas parādības ir pārāk ātras cilvēka operatoram, lai reaģētu efektīvi un droši. Tomēr jaunākais sasniegums no Prinstonā izstrādātā mākslīgā intelekta (AI) sistēmas sola mainīt šo situāciju.
PACMAN - AI Inovācija Kodolsintēzes Sistēmām
Pētnieki no ASV Enerģētikas departamenta (DOE) Prinstonas Plazmas fizikas laboratorijas (PPPL) un Prinstonas Universitātes ir izstrādājuši jaunu programmatūras ietvaru, ko sauc PACMAN (Prediction And Control using MAchiNe learning - prognozēšana un kontrole, izmantojot mašīnmācīšanos). Šī sistēma spēj pieņemt lēmumus un kontrolēt kodolsintēzes plazmu milisekundēs, uzturot stingru drošības kontroli, vienlaikus atstājot cilvēkus atbildīgus par sistēmas mērķu noteikšanu.
Kāpēc ātrums ir kritisks?
Lai kodolsintēzes reakcija būtu veiksmīga un nepārtraukta, plazmai - elektriski lādētai gāzei, ko bieži dēvē par ceturto vielas stāvokli - ir jābūt karstai, blīvai un stabilai. Tas prasa biežas korekcijas tokamakā, piemēram, sildīšanas iekārtām, magnētiem un gāzes inžektoriem. Pat nelieli traucējumi plazmā, ko sauc par nestabilitātēm, var attīstīties milisekundēs un izjaukt sintēzes reakciju. Konvencionālās datorsimulācijas var ilgt dienas vai pat mēnešus, padarot tās nederīgas reāllaika vadībai. PACMAN ir spējīgs aprakstīt plazmas uzvedību un veikt lēmumus aptuveni 20 milisekundēs, un tas ir daudz ātrāk nekā cilvēks, kurš var reaģēt sekunžu laikā.
PACMAN darbības princips
PACMAN darbojas kā konveijers ar četrām stacijām. Sākotnēji tas apkopo reāllaika mērījumus no tokamaka, tostarp temperatūru, blīvumu un magnētiskos signālus. Pēc tam sistēma pārbauda rādījumus, meklējot kļūdas, un apvieno tos vienā paketē. AI modeļi atlasa nepieciešamos mērījumus, lai novērtētu plazmas pašreizējo stāvokli vai prognozētu tās nākotnes uzvedību. Kontrolieri izmanto šīs prognozes, lai noteiktu nepieciešamās darbības, piemēram, palielinātu sildīšanas stara jaudu. Pēdējā posmā PACMAN atrisina jebkādas pretrunīgas instrukcijas no kontrolieriem, piemēro stingrus aparatūras drošības ierobežojumus un nosūta apstiprinātās komandas tokamakam. Šī modulārā uzbūve ļauj viegli ieviest jaunus komponentus, neizjaucot pārējo sistēmu.
Reāli Panākumi DIII-D Tokamakā
PACMAN elastība tika demonstrēta piecos eksperimentos, izmantojot DOE DIII-D Nacionālo kodolsintēzes iekārtu Sandjego. Šo testu laikā PACMAN:
- ļāva AI modelim, kas apmācīts ar izmēģinājumu un kļūdu metodi (pastiprinātā mācīšanās), pilnībā kontrolēt sildīšanas sistēmas;
- prognozēja pēkšņus enerģijas izvirdumus no plazmas malas;
- atklāja un kontrolēja viļņus plazmā, ko radīja ātrās daļiņas;
- pielāgoja plazmas blīvumu un rotāciju pētnieku noteiktajiem mērķiem;
- prognozēja nestabilitāti, ko sauc par “tearing mode”, un apturēja to, pirms tā radās.
Īpaši iespaidīgs bija “tearing mode” eksperiments, kurā AI modelis paredzēja nestabilitāti aptuveni 200 milisekundes iepriekš, ļaujot veikt plazmas izmaiņas un novērst tās veidošanos. Parastie kontrolieri šo nestabilitāti var identificēt tikai tad, kad tā jau ir sākusies, kas bieži vien izraisa veiktspējas pasliktināšanos. Tāpat PACMAN spēja koordinēt visus sešus DIII-D gyrotronus (sistēmas, kas silda plazmu ar jaudīgiem mikroviļņu stariem) vienlaikus, reāllaikā pielāgojot to jaudu un spoguļu pozīcijas, lai sasniegtu optimālus rezultātus.
Nākotnes Perspektīvas un Cilvēka Loma
Pateicoties PACMAN, jaunu AI modeļu ieviešana un testēšana kodolsintēzes eksperimentos ir paātrinājusies no mēnešiem līdz pat pāris dienām. Tas ļauj veikt daudz ātrāku izpēti un iterācijas, kas iepriekš nebija iespējamas. Pētnieki uzsver, ka šī sistēma nav paredzēta, lai aizstātu cilvēku kodolsintēzes eksperimentos. PACMAN vienmēr piemēro aparatūras drošības ierobežojumus, neatkarīgi no AI modeļa ieteikumiem, un fiziķi pēc katra eksperimenta pārbauda rezultātus, lai precizētu kontrolierus pirms nākamā testa. PACMAN modulārā struktūra arī nodrošina, ka to var pielāgot dažādiem tokamakiem, ieskaitot tos, kas vēl nav izstrādāti, padarot to par spēcīgu infrastruktūru visai kodolsintēzes kopienai. Šī atklājumi ir publicēti žurnālā “Nuclear Fusion”.
Kā, Jūsuprāt, AI attīstība ietekmēs jaunu enerģijas avotu meklējumus?
Iezīmē tekstu un spied ziņot par kļūdu.
