KI-Kernfusion: Nachhaltige Stromerzeugung trifft auf leistungsstarkes Computing

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KI-Kernfusion: Nachhaltige Stromerzeugung trifft auf leistungsstarkes Computing

KI-Kernfusion: Nachhaltige Stromerzeugung trifft auf leistungsstarkes Computing

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Systeme der künstlichen Intelligenz könnten die Entwicklung kommerzieller Kernfusionskraftwerke beschleunigen.
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      Quantumrun-Vorausschau
    • 18. Juli 2022

    Zusammenfassung der Einblicke

    Die Kernfusion, eine potenzielle Quelle reichlich vorhandener und sauberer Energie, hat durch Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) in der Plasmaanalyse und Vorhersagemodellierung erhebliche Fortschritte gemacht. Diese KI-gesteuerten Innovationen beschleunigen den Fusionsforschungsprozess, machen ihn effizienter und reduzieren Risiken und Kosten im Zusammenhang mit Geräteschäden. Zu den umfassenderen gesellschaftlichen Auswirkungen könnten ein Wandel der Energieerzeugungsmethoden, ein verstärkter Fokus auf die MINT-Ausbildung und potenzielle geopolitische Veränderungen gehören, da die Fusionsenergie rentabler wird.

    KI-Kernfusionskontext

    Seit den 1940er Jahren streben Wissenschaftler danach, einen stabilen, sicheren und kontinuierlich Energie erzeugenden Kernfusionsprozess zu entwickeln. Sobald dieser Prozess perfektioniert ist, verspricht er eine wirtschaftliche, umweltfreundliche und nahezu unbegrenzte Energiequelle. Es hat das Potenzial, die Abhängigkeit von traditionellen Stromquellen wie fossilen Brennstoffen und in gewissem Maße auch erneuerbaren Energiequellen erheblich zu verringern. 

    Im Jahr 2021 leisteten die schwedischen Informatiker Stefano Markidis und Xavier Aguilar einen bedeutenden Beitrag auf diesem Gebiet. Sie entwickelten einen Deep-Learning-KI-Algorithmus, der einen komplexen Schritt bei der Analyse von Plasma, einer Schlüsselkomponente der Kernfusion, effektiv vereinfacht. In diesem Schritt wird das elektromagnetische Feld des Plasmas berechnet. Ihre Methode erwies sich als schneller und effizienter als herkömmliche Ansätze, die auf komplizierten mathematischen Formeln beruhten. 

    Um das Potenzial der KI in der Kernfusionsforschung weiter zu demonstrieren, stellten Kyle Morgan und Chris Hansen von der University of Washington eine neuartige Technik vor. Ihre Forschung, die sich auf die Vorhersage des Plasmaverhaltens konzentriert, nutzt maschinelles Lernen (ML), insbesondere eine statistische Methode namens Regression. Dieser Ansatz filtert effektiv Szenarien heraus, die zu unlogischen Ergebnissen führen. Dadurch arbeitet ihr System mit weniger Daten, weniger Verarbeitungsressourcen und weniger Zeit. 

    Störende Wirkung

    Die Integration von KI in die Kernfusionsforschung wird die Art und Weise verändern, wie Wissenschaftler die Plasmavolatilität in Fusionstests verwalten. Plasmainstabilität ist eine entscheidende Herausforderung; Wenn Plasma flüchtig wird, kann es die Eindämmung durchbrechen und teure Geräte beschädigen oder sogar zerstören. Der Einsatz von KI-Modellen zur Vorhersage solcher Störungen verschafft Wissenschaftlern entscheidende Voraussicht. Genaue Vorhersagen des Plasmaverhaltens ermöglichen zeitnahe Anpassungen und verringern so das Risiko kostspieliger Geräteausfälle und Versuchsunterbrechungen.

    Die KI-Anwendung dient auch als leistungsstarkes Werkzeug bei der Analyse von Daten aus fehlgeschlagenen Experimenten. Durch die Untersuchung dieser Fehler kann die KI Muster und Erkenntnisse aufdecken, die menschlichen Forschern möglicherweise entgehen. Diese Analyse kann zur Entwicklung innovativer technischer Lösungen führen und so die Gesamteffizienz und Sicherheit von Fusionsexperimenten verbessern. Wenn Wissenschaftler ein tieferes Verständnis der Störungsursachen erlangen, können sie Strategien entwickeln, um diese Ereignisse seltener zu machen. Dieser kontinuierliche Lernzyklus, unterstützt durch KI, ist für die Verfeinerung des Fusionsprozesses von entscheidender Bedeutung und trägt letztendlich zu einer stabileren und zuverlässigeren Energiequelle bei.

    Darüber hinaus ist die Fähigkeit der KI, komplexe mathematische Gleichungen im Zusammenhang mit der Plasmaforschung zu lösen, von entscheidender Bedeutung. Diese Gleichungen sind für das Verständnis des Plasmaverhaltens von wesentlicher Bedeutung, ihre manuelle Lösung ist jedoch häufig zeitaufwändig. KI beschleunigt diesen Prozess und liefert schnellere und genauere Ergebnisse. Diese Beschleunigung ist für den Fortschritt der Kernfusionsforschung von entscheidender Bedeutung und bringt sie der kommerziellen Machbarkeit näher.

    Auswirkungen der Anwendung von KI auf die Kernfusionsforschung

    Weitere Auswirkungen der Anwendung von KI-Systemen auf die Kernfusionsforschung könnten sein:

    • KI-gesteuerte iterative Designprozesse in der Fusionsenergieentwicklung, die zu optimierten Anlagendesigns und effizienter Ressourcennutzung durch Simulationen digitaler Zwillinge führen.
    • (2040er Jahre) Umweltfreundliche Unternehmen setzen zunehmend auf Kernfusion als nachhaltige Alternative zu herkömmlichen Stromquellen und reduzieren so ihren COXNUMX-Fußabdruck.
    • (2040er Jahre) Der allmähliche Abbau der Arbeitskräfte in traditionellen Kraftwerken mit fossilen Brennstoffen, da die Kernfusion für die Öffentlichkeit zugänglicher wird.
    • Regierungen erlassen Richtlinien zur Bewältigung des Übergangs von fossilen Brennstoffen zur Fusionsenergie und sorgen so für einen ausgewogenen und gerechten Wandel im Energiesektor.
    • Erhöhte Investitionen in MINT-Ausbildungs- und Schulungsprogramme, um die künftigen Arbeitskräfte auf neue Arbeitsplätze in der Kernfusionsindustrie vorzubereiten.
    • Die Entstehung neuer Geschäftsmodelle im Energiesektor mit Schwerpunkt auf dezentraler und gemeinschaftsbasierter Fusionsstromerzeugung.
    • Erhöhte globale Energiesicherheit, da Länder weniger abhängig von importierten fossilen Brennstoffen und stärker auf im Inland erzeugte Fusionsenergie angewiesen sind.
    • Mögliche geopolitische Veränderungen, da Länder mit fortschrittlicher Kernfusionstechnologie an Einfluss auf dem globalen Energiemarkt gewinnen.

    Fragen zu berücksichtigen

    • Glauben Sie, dass erneuerbare Energien wie Sonne, Wind und Batterien der nächsten Generation die Fusionsenergie überflüssig machen werden, wenn die Fusionstechnologie perfektioniert und kommerziell rentabel ist?
    • Wie wird KI angewendet, um die Technik anderer Formen der Energieerzeugung zu verbessern?

    Insight-Referenzen

    Für diesen Einblick wurde auf die folgenden beliebten und institutionellen Links verwiesen:

    Die Harvard Gazette Enthält die Sonne