Nuklearna fuzija umjetne inteligencije: Održiva proizvodnja električne energije susreće se s elektranskim računarstvom

KREDIT ZA SLIKU:
Image credit
iStock

Nuklearna fuzija umjetne inteligencije: Održiva proizvodnja električne energije susreće se s elektranskim računarstvom

Nuklearna fuzija umjetne inteligencije: Održiva proizvodnja električne energije susreće se s elektranskim računarstvom

Tekst podnaslova
Sistemi umjetne inteligencije mogli bi ubrzati razvoj komercijalnih elektrana nuklearne fuzije.
    • Autor:
    • Ime autora
      Quantumrun Foresight
    • Juli 18, 2022

    Sažetak uvida

    Nuklearna fuzija, potencijalni izvor obilne i čiste energije, doživjela je značajan napredak kroz primjenu umjetne inteligencije (AI) u analizi plazme i prediktivnom modeliranju. Ove inovacije vođene umjetnom inteligencijom ubrzavaju proces istraživanja fuzije, čineći ga efikasnijim i smanjujući rizike i troškove povezane s oštećenjem opreme. Širi društveni uticaj može uključivati ​​promjenu metoda proizvodnje energije, povećan fokus na STEM obrazovanje i potencijalne geopolitičke promjene kako energija fuzije postaje održivija.

    Kontekst nuklearne fuzije umjetne inteligencije

    Naučnici nastoje razviti stabilan, siguran i kontinuirano generirajući proces nuklearne fuzije od 1940-ih. Ovaj proces, jednom usavršen, obećava da će ponuditi ekonomičan, ekološki prihvatljiv i gotovo neograničen izvor energije. Ima potencijal da značajno smanji oslanjanje na tradicionalne izvore električne energije, kao što su fosilna goriva i, u određenoj mjeri, obnovljivi izvori energije. 

    2021. godine švedski informatičari Stefano Markidis i Xavier Aguilar dali su značajan doprinos ovoj oblasti. Razvili su AI algoritam dubokog učenja koji efikasno pojednostavljuje složeni korak u analizi plazme, ključnu komponentu u nuklearnoj fuziji. Ovaj korak uključuje izračunavanje elektromagnetnog polja plazme. Njihova metoda se pokazala bržom i efikasnijom od tradicionalnih pristupa, koji su se oslanjali na zamršene matematičke formule. 

    Dalje demonstrirajući potencijal AI u istraživanju nuklearne fuzije, Kyle Morgan i Chris Hansen sa Univerziteta Washington predstavili su novu tehniku. Njihovo istraživanje, fokusirano na predviđanje ponašanja plazme, koristi mašinsko učenje (ML), posebno statističku metodu poznatu kao regresija. Ovaj pristup efikasno filtrira scenarije koji dovode do nelogičnih rezultata. Kao rezultat toga, njihov sistem radi sa manje podataka, smanjenim resursima obrade i manje vremena. 

    Ometajući uticaj

    Integracija AI u istraživanje nuklearne fuzije spremna je da transformiše način na koji naučnici upravljaju nestabilnošću plazme u testovima fuzije. Nestabilnost plazme je kritičan izazov; kada plazma postane hlapljiva, može narušiti zadržavanje i oštetiti ili čak uništiti skupu opremu. Korištenje AI modela za predviđanje takvih poremećaja daje naučnicima ključno predviđanje. Precizna predviđanja ponašanja plazme omogućavaju pravovremena prilagođavanja, smanjujući rizik od skupih kvarova opreme i prekida eksperimenta.

    Aplikacija AI također služi kao moćan alat u analizi podataka iz neuspjelih eksperimenata. Ispitujući ove neuspjehe, AI može otkriti obrasce i uvide koji bi mogli izmicati ljudskim istraživačima. Ova analiza može dovesti do razvoja inovativnih inženjerskih rješenja, povećavajući ukupnu efikasnost i sigurnost eksperimenata fuzije. Kako naučnici budu dublje razumjeli uzroke poremećaja, oni mogu osmisliti strategije kako bi ove pojave bile manje učestale. Ovaj kontinuirani ciklus učenja, koji pokreće AI, od suštinskog je značaja za usavršavanje procesa fuzije, na kraju doprinoseći stabilnijem i pouzdanijem izvoru energije.

    Nadalje, sposobnost umjetne inteligencije da riješi složene matematičke jednadžbe vezane za istraživanje plazme je ključna. Ove jednadžbe su sastavni dio razumijevanja ponašanja plazme, ali su često dugotrajne za ručno rješavanje. AI ubrzava ovaj proces, pružajući brže i preciznije rezultate. Ovo ubrzanje je od vitalnog značaja za napredak istraživanja nuklearne fuzije, približavajući ga komercijalnoj održivosti.

    Implikacije primjene AI u istraživanju nuklearne fuzije

    Šire implikacije AI sistema koji se primjenjuju na istraživanje nuklearne fuzije mogu uključivati:

    • Iterativni procesi dizajna vođeni umjetnom inteligencijom u razvoju fuzijske energije, koji dovode do optimiziranog dizajna postrojenja i efikasnog korištenja resursa putem digitalnih simulacija blizanaca.
    • (2040-ih) ekološki prihvatljivi biznisi sve više usvajaju nuklearnu fuziju kao održivu alternativu konvencionalnim izvorima električne energije, smanjujući svoj ugljični otisak.
    • (2040-e) Postupno smanjenje radne snage u tradicionalnim elektranama na fosilna goriva, kako nuklearna fuzija postaje dostupnija javnosti.
    • Vlade koje donose politike za upravljanje tranzicijom sa fosilnih goriva na fuzijsku energiju, osiguravajući uravnotežen i pravičan pomak u energetskom sektoru.
    • Povećana ulaganja u STEM programe obrazovanja i obuke, pripremajući buduću radnu snagu za nova radna mjesta u industriji nuklearne fuzije.
    • Pojava novih poslovnih modela u energetskom sektoru, fokusirajući se na decentraliziranu proizvodnju fuzijske energije u zajednici.
    • Povećana globalna energetska sigurnost jer zemlje postaju manje zavisne od uvezenih fosilnih goriva i više se oslanjaju na domaću fuzijsku energiju.
    • Potencijalne geopolitičke promjene jer zemlje s naprednom tehnologijom nuklearne fuzije dobivaju utjecaj na globalnom energetskom tržištu.

    Pitanja koja treba razmotriti

    • Mislite li da će obnovljivi izvori energije poput solarnih, vjetroelektrana i baterija sljedeće generacije učiniti energiju fuzije suvišnom do trenutka kada se tehnologija fuzije usavrši i učini komercijalno održivom?
    • Kako se AI primjenjuje za poboljšanje inženjeringa drugih oblika proizvodnje energije?

    Insight reference

    Za ovaj uvid referencirane su sljedeće popularne i institucionalne veze:

    Harvard Gazette Sadrži sunce