Для магнітного управління плазмою, необхідного для майбутніх термоядерних реакторів, був запропонований новий метод. У ньому використовується нейронна мережа з глибоким машинним навчанням та зворотним зв’язком. Новий підхід був уперше випробуваний на реальній плазмі у токамаку Швейцарського плазмового центру (Swiss Plasma Center, SPC). Навчанням алгоритмів з елементами штучного інтелекту займалася компанія DeepMind, яка сьогодні є лідером у цій галузі.
Плазма надзвичайно високої температури утворюється в каналі токамака у формі пелени, яка утримується та контролюється за допомогою надпровідних індуктивностей. Це необхідно для того, щоб унеможливити зіткнення плазми зі стінками апарату, оскільки в цьому випадку процес стане неконтрольованим. У Швейцарії спочатку працювали із симулятором термоядерної реакції, тим самим розпочавши навчання нейронної мережі.
“Наш симулятор базується на більш ніж 20-річних дослідженнях та постійно оновлюється. Але навіть у цьому випадку потрібні дуже довгі та детальні розрахунки, щоб правильно визначити значення кожної змінної. Саме до цього звертається наша нова технологія, створена спільно з DeepMind”, – каже Федеріко Фелічі, один із вчених SPC.
Алгоритм з елементами штучного інтелекту був спочатку навчений цьому симуляторі, завдяки чому він розробив безліч стратегій зміни корисного навантаження. Зрештою, новий ШІ DeepMind навчився одночасно керувати двома окремими потоками плазми в одному токамаку.
Завантаження коментарів …