Σύνοψη
Ερευνητές του Princeton ανέπτυξαν σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) που ελέγχει με ακρίβεια το πλάσμα σε αντιδραστήρες Tokamak. Το μοντέλο ενισχυτικής μάθησης (reinforcement learning) προβλέπει τις ανωμαλίες των μαγνητικών πεδίων 300 χιλιοστά του δευτερολέπτου πριν συμβούν. Η δοκιμή διεξήχθη επιτυχώς στις εγκαταστάσεις του DIII-D National Fusion Facility στο Σαν Ντιέγκο των ΗΠΑ. Η νέα προσέγγιση επιτρέπει τη δυναμική, σε πραγματικό χρόνο αλλαγή των παραμέτρων, αποτρέποντας την κατάρρευση της αντίδρασης σύντηξης.
Ερευνητές του Πανεπιστημίου Princeton ανέπτυξαν ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης που σταθεροποιεί το πλάσμα σε αντιδραστήρες πυρηνικής σύντηξης (Tokamak). Μέσω συστημάτων ενισχυτικής μάθησης, ο αλγόριθμος προβλέπει τις διαρρήξεις των μαγνητικών πεδίων 300 χιλιοστά του δευτερολέπτου πριν από την εκδήλωσή τους, ρυθμίζοντας αυτόματα τις παραμέτρους λειτουργίας ώστε να διατηρηθεί η αντίδραση και να αποφευχθεί η διακοπή παραγωγής ενέργειας.
Η παραγωγή ενέργειας μέσω πυρηνικής σύντηξης αποτελεί τη διαδικασία κατά την οποία ελαφροί πυρήνες ενώνονται για να σχηματίσουν βαρύτερους, απελευθερώνοντας τεράστια ποσά ενέργειας, όμοια με τη διαδικασία που τροφοδοτεί τον Ήλιο. Ωστόσο, η αναπαραγωγή αυτής της αντίδρασης στη Γη απαιτεί τη θέρμανση ισοτόπων υδρογόνου σε θερμοκρασίες που ξεπερνούν τους 100 εκατομμύρια βαθμούς Κελσίου, μετατρέποντας το αέριο σε πλάσμα. Καμία φυσική δομή δεν μπορεί να αντέξει τέτοιες θερμοκρασίες, γι’ αυτό και χρησιμοποιούνται αντιδραστήρες τύπου Tokamak, οι οποίοι περιορίζουν το πλάσμα μέσω πανίσχυρων μαγνητικών πεδίων.
Η διατήρηση του πλάσματος σε αυτή τη μορφή δεν είναι απλή υπόθεση. Το πλάσμα είναι ένα εξαιρετικά δυναμικό και ρευστό μέσο. Η παραμικρή διακύμανση μπορεί να προκαλέσει αστάθειες, με πιο κρίσιμη τη λεγόμενη “tearing mode instability” (αστάθεια διάρρηξης μαγνητικών πεδίων). Πρόκειται για τοπικές ρήξεις στις γραμμές του μαγνητικού πεδίου, οι οποίες επιτρέπουν στο πλάσμα να διαφύγει, χάνοντας ενέργεια και προκαλώντας την άμεση διακοπή της αντίδρασης.
Μέχρι σήμερα, οι μηχανικοί βασίζονταν σε προκαθορισμένα φυσικά μοντέλα για να αποτρέψουν αυτές τις διαρρήξεις. Ωστόσο, η συμβατική υπολογιστική προσέγγιση δρα αντιδραστικά: προσπαθεί να διορθώσει το πρόβλημα αφότου έχει ήδη αρχίσει να σχηματίζεται η ανωμαλία, κάτι που συχνά είναι υπερβολικά αργά για τη διατήρηση του περιορισμού του πλάσματος. Εδώ ακριβώς εισέρχεται η εφαρμοσμένη τεχνητή νοημοσύνη.
Σύμφωνα με τις πρόσφατες δημοσιεύσεις, η ομάδα του Princeton προσέγγισε το πρόβλημα χρησιμοποιώντας τη μέθοδο της ενισχυτικής μάθησης. Σε αντίθεση με τη μηχανική μάθηση που απλώς αναλύει ιστορικά δεδομένα, η ενισχυτική μάθηση λειτουργεί μέσω συστήματος «ανταμοιβής και ποινής» σε ένα εικονικό περιβάλλον, μαθαίνοντας την ιδανική στρατηγική μέσω εκατομμυρίων προσομοιώσεων.
Πρόβλεψη σε πραγματικό χρόνο: Το σύστημα AI λαμβάνει δεδομένα αισθητήρων από τον αντιδραστήρα και υπολογίζει την πιθανότητα εμφάνισης αστάθειας με ορίζοντα 300 χιλιοστών του δευτερολέπτου (ms). Αυτόνομη προσαρμογή: Προσαρμόζει παραμέτρους, όπως την ισχύ των ηλεκτρομαγνητικών πηνίων και την έγχυση ουδέτερων δεσμών σωματιδίων, για να αλλάξει το προφίλ πίεσης και ρεύματος του πλάσματος, αποτρέποντας τη ρήξη. Πραγματική εφαρμογή: Το μοντέλο δεν έμεινε στη θεωρία, αλλά δοκιμάστηκε με επιτυχία στο Εθνικό Κέντρο Σύντηξης DIII-D στο Σαν Ντιέγκο των ΗΠΑ, διαχειριζόμενο πραγματικό πλάσμα σε συνθήκες λειτουργίας αντιδραστήρα.
Η εκπαίδευση ενός τέτοιου μοντέλου απευθείας σε έναν πραγματικό αντιδραστήρα είναι αδύνατη, καθώς οι συνεχείς αποτυχίες θα προκαλούσαν τεράστιες φθορές στον εξοπλισμό δισεκατομμυρίων δολαρίων. Για το λόγο αυτό, οι ερευνητές δημιούργησαν μια εξαιρετικά ακριβή ψηφιακή προσομοίωση του αντιδραστήρα. Η AI εκπαιδεύτηκε εκεί, μαθαίνοντας να προβλέπει τη συμπεριφορά των μαγνητικών νησίδων με βάση τις μετρήσεις των αισθητήρων (θερμοκρασία, πυκνότητα, μαγνητικές διακυμάνσεις).
Η ικανότητα του μοντέλου να “βλέπει” στο άμεσο μέλλον και να εφαρμόζει προληπτικές διορθωτικές κινήσεις αποτελεί κομβικό σημείο. Στον τομέα της φυσικής πλάσματος, 300 ms είναι τεράστιος χρόνος, απολύτως επαρκής για να ανταποκριθούν τα ηλεκτρομηχανικά συστήματα του Tokamak.
Η πρόοδος στη σταθεροποίηση του πλάσματος δεν σημαίνει ότι θα έχουμε αντιδραστήρες σύντηξης στα σπίτια μας αύριο. Ωστόσο, επιλύει ένα από τα μεγαλύτερα μηχανικά και φυσικά προβλήματα που εμπόδιζαν τη συνεχή, απρόσκοπτη λειτουργία αυτών των εγκαταστάσεων. Για να καταστεί η πυρηνική σύντηξη βιώσιμη πηγή ενέργειας, ο αντιδραστήρας πρέπει να λειτουργεί συνεχόμενα για μήνες, όχι για κλάσματα του δευτερολέπτου.
Αυτό το επίτευγμα προσφέρει τα απαραίτητα εργαλεία ελέγχου για τους μελλοντικούς αντιδραστήρες μεγάλης κλίμακας, συμπεριλαμβανομένου του πειραματικού διεθνούς αντιδραστήρα ITER που κατασκευάζεται στη Γαλλία. Η ενσωμάτωση της AI στα συστήματα ελέγχου αυτών των μεγαθηρίων εξασφαλίζει ότι θα μπορούν να παράγουν καθαρό, θετικό ισοζύγιο ενέργειας, χωρίς τον διαρκή κίνδυνο καταστροφής του πλάσματος από ασταθείς μαγνητικές δίνες.