Ce sa întâmplat
The Economic Times, citând Reuters, raportează că cercetătorii de la Universitatea Princeton și Laboratorul de Fizică a Plasmei Princeton al Departamentului de Energie din SUA au testat PACMAN, un cadru de control bazat pe inteligență artificială pentru experimentele de fuziune. Pe tokamakul DIII-D, sistemul a analizat semnalele de plasmă, a luat decizii de control în aproximativ 20 de milisecunde și a prezis o instabilitate periculoasă a modului de rupere cu aproximativ 200 de milisecunde înainte de apariția acesteia. Sursa spune că PACMAN a ajustat apoi condițiile de plasmă pentru a preveni întreruperea.
The Economic Times, citând Reuters, raportează că PACMAN înseamnă Prediction And Control using MAchiNe learning. În loc să se bazeze pe un singur model, combină predictori de învățare automată, controlere și alte componente de control. Cadrul procesează continuu măsurătorile legate de temperatura, densitatea și condițiile magnetice ale plasmei, apoi determină modul în care ar trebui să răspundă tokamak-ul. Bucla de control raportată funcționează de obicei în aproximativ 20 de milisecunde.
Cercetătorii au instalat PACMAN pe tokamakul DIII-D National Fusion Facility din San Diego și au efectuat cinci experimente care acoperă mai multe sarcini de control. Potrivit sursei, acestea includ operarea sistemelor de încălzire cu învățare de întărire, predicția exploziilor de energie de la marginea plasmei, controlul undelor rapide conduse de particule și ajustarea densității și rotației plasmei.
În testul în modul de rupere, sursa raportează că PACMAN a prezis instabilitatea cu aproximativ 200 de milisecunde înainte de a avea loc și a schimbat condițiile plasmatice pentru a preveni dezvoltarea acesteia. De asemenea, sistemul a coordonat șase girotroni, ajustându-și puterea microundelor și pozițiile oglinzilor în timp real. Sursa nu furnizează rezultate independente ale testelor dincolo de experimentele raportate și nici nu documentează accesul public sau prețurile; aceasta a fost o desfășurare de cercetare pe un anumit tokamak.
Detalii sursa: m.economictimes.com ↗
De ce contează
Plasma stabilă este o provocare centrală pentru cercetarea fuziunii, deoarece perturbările pot crește mai repede decât pot răspunde operatorii umani. Testul raportat sugerează că învățarea automată ar putea sprijini controlul predictiv în timp real, mai degrabă decât să analizeze pur și simplu datele experimentale ulterior. Acest lucru ar putea ajuta cercetătorii să opereze tokamak-uri din ce în ce mai complexe, dar nu demonstrează puterea comercială de fuziune sau nu stabilește că abordarea va funcționa pe alte mașini și condiții de operare.
Reacțiile de fuziune necesită ca plasma să rămână extrem de fierbinte, densă și stabilă. Sursa spune că controlorii convenționali răspund în general după ce a început o instabilitate, în timp ce PACMAN a încercat să identifice semnele de avertizare suficient de devreme pentru a interveni. O abordare de succes de control predictiv ar putea oferi cercetătorilor mai mult timp pentru a proteja experimentele și pentru a urmări obiective operaționale mai complexe.
Implicația practică este în principal pentru cercetarea fuziunii și dezvoltarea sistemului de control, nu accesul imediat al consumatorului sau al energiei comerciale. Sursa spune că adăugarea unui nou model a durat câteva zile după ce a fost construit cadrul inițial, ceea ce ar putea scurta ciclurile de experimentare. Cu toate acestea, raportul nu stabilește că PACMAN poate menține fuziunea stabilă pentru producția de energie, poate reduce costurile totale ale reactorului sau poate depăși toate metodele convenționale de control.
Mecanism interactiv: cum funcționează de fapt
Explorați tehnologia care stau la baza acestei dezvoltări în mod interactiv.
A route planner searches possible journeys using explicit rules. What does this illustrate about AI?
Ce să urmărești în continuare
Testele ulterioare vor trebui să arate dacă PACMAN se generalizează în tokamak-uri, condiții de plasmă și diferite tipuri de instabilitate. Sursa mai spune că cadrul nu este potrivit pentru evenimente care se dezvoltă la intervale de timp sub milisecunde. Limitele de siguranță rămân esențiale deoarece comenzile recomandate de AI sunt verificate în raport cu constrângerile hardware înainte de a fi trimise la mașină.
Următoarea dovadă importantă ar fi replicarea în diferite tokamak-uri și regimuri de plasmă, împreună cu rezultatele pentru tipuri suplimentare de instabilitate. Sursa notează în mod explicit că scala de timp de funcționare în milisecunde a PACMAN poate să nu gestioneze fenomenele care se dezvoltă în mai puțin de o milisecundă.
Cercetătorii vor trebui, de asemenea, să evalueze fiabilitatea, modurile de defecțiune și restricțiile de siguranță din jurul comenzilor automate. Potrivit sursei, oamenii de știință definesc obiectivele, limitele hardware constrâng acțiunile, iar cercetătorii analizează rezultatele. Raportul nu precizează modul în care sistemul funcționează în caz de defecțiuni neașteptate ale senzorului, schimbări de distribuție sau condiții în afara datelor sale de antrenament.