Раскрытие секретов термоядерного синтеза с помощью искусственного интеллекта
Создание и поддержание реакций термоядерного синтеза, воссоздающих условия, подобные звездным, на Земле, является одной из самых сложных и захватывающих научных задач современности. Натан Ховард, главный научный сотрудник Центра плазменной науки и термоядерного синтеза Массачусетского технологического института (PSFC), считает эту задачу ключевой для развития чистой энергии. Его работа в группе Magnetic Fusion Experiments Integrated Modeling (MFE-IM) направлена на прогнозирование поведения плазмы в термоядерных устройствах с использованием моделирования и машинного обучения. Это позволяет принимать более обоснованные решения при проектировании и оптимизации термоядерных реакторов.
В своей недавней статье, опубликованной в журнале Nuclear Fusion, Натан Ховард и его коллеги описывают, как они использовали высокоточное моделирование для анализа турбулентности в плазме, подтверждая, что крупнейшее в мире экспериментальное термоядерное устройство ИТЭР, строящееся во Франции, будет работать в соответствии с ожиданиями. Они также показали, что альтернативные конфигурации могут достичь почти такой же выходной мощности при меньших затратах энергии, что повышает общую эффективность термоядерных устройств.
ИТЭР, проект, объединяющий усилия многих стран, направлен на создание термоядерного реактора, способного генерировать 500 мегаватт энергии, что в 10 раз превышает энергию, затрачиваемую на нагрев плазмы. Для прогнозирования в достижения этой цели используются передовые симуляции, такие как компьютерный код CGYRO, разработанный в General Atomics. Этот код моделирует поведение плазмы в различных условиях, что позволяет детально анализировать ее свойства.
Натан Ховард и его команда также используют фреймворк PORTALS, созданный Пабло Родригесом-Фернандесом, который применяет машинное обучение для построения быстрых суррогатных моделей. Эти модели имитируют результаты сложных симуляций, значительно ускоряя процесс анализа. После обучения суррогаты используются для прогнозирования производительности ИТЭР и изучения различных сценариев работы. Это позволяет исследователям оптимизировать параметры плазмы, такие как магнитное поле, форма плазмы и внешний нагрев, для достижения максимальной эффективности.
Результаты работы подтвердили, что текущая конфигурация ИТЭР способна достичь десятикратного превышения выходной мощности над входной.
Кроме того, было показано, что альтернативные сценарии могут обеспечить почти такую же производительность при меньших затратах энергии. Это открывает новые возможности для повышения эффективности термоядерных реакторов и подчеркивает важность дальнейших исследований в этой области.
Натан Ховард отмечает, что возможность использовать результаты моделирования для планирования экспериментов на ИТЭР является важным шагом в развитии термоядерной энергетики. Его работа демонстрирует, как современные технологии моделирования и машинного обучения могут способствовать решению одной из самых амбициозных научных задач — созданию устойчивого и эффективного источника чистой энергии.