همجوشی هسته ای هوش مصنوعی: تولید انرژی پایدار با محاسبات نیروگاهی روبرو می شود

• نویسنده:
• نام نویسنده

  آینده نگاری کوانتوم ران
• ژوئیه 18، 2022

خلاصه بینش

همجوشی هسته ای، منبع بالقوه انرژی فراوان و پاک، پیشرفت های قابل توجهی را از طریق کاربردهای هوش مصنوعی (AI) در تجزیه و تحلیل پلاسما و مدل سازی پیش بینی به خود دیده است. این نوآوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، فرآیند تحقیقات فیوژن را تسریع می‌کنند، آن را کارآمدتر می‌کنند و خطرات و هزینه‌های مرتبط با آسیب تجهیزات را کاهش می‌دهند. تأثیر اجتماعی گسترده‌تر ممکن است شامل تغییر در روش‌های تولید انرژی، افزایش تمرکز بر آموزش STEM و تغییرات بالقوه ژئوپلیتیکی با دوام‌تر شدن انرژی همجوشی باشد.

زمینه همجوشی هسته ای هوش مصنوعی

دانشمندان از دهه 1940 در تلاش برای ایجاد یک فرآیند همجوشی هسته ای پایدار، ایمن و دائماً انرژی زا بوده اند. این فرآیند، پس از تکمیل، نوید ارائه یک منبع انرژی اقتصادی، سازگار با محیط زیست و عملاً نامحدود را می دهد. این پتانسیل را دارد که وابستگی به منابع برق سنتی مانند سوخت های فسیلی و تا حدی منابع انرژی تجدیدپذیر را به میزان قابل توجهی کاهش دهد. 

در سال 2021، دانشمندان کامپیوتر سوئدی استفانو مارکیدیس و خاویر آگیلار سهم قابل توجهی در این زمینه داشتند. آنها یک الگوریتم هوش مصنوعی یادگیری عمیق را توسعه دادند که به طور موثر مرحله پیچیده ای را در تجزیه و تحلیل پلاسما، یک جزء کلیدی در همجوشی هسته ای، ساده می کند. این مرحله شامل محاسبه میدان الکترومغناطیسی پلاسما است. روش آنها سریعتر و کارآمدتر از روشهای سنتی است که بر فرمولهای پیچیده ریاضی متکی بودند. 

کایل مورگان و کریس هنسن از دانشگاه واشنگتن با نشان دادن پتانسیل هوش مصنوعی در تحقیقات همجوشی هسته‌ای، تکنیک جدیدی را معرفی کردند. تحقیقات آنها، با تمرکز بر پیش‌بینی رفتار پلاسما، از یادگیری ماشینی (ML)، به‌ویژه یک روش آماری به نام رگرسیون استفاده می‌کند. این رویکرد به طور موثر سناریوهایی را که منجر به نتایج غیرمنطقی می شود فیلتر می کند. در نتیجه، سیستم آنها با داده های کمتر، منابع پردازشی کمتر و زمان کمتری کار می کند. 

تاثیر مخرب

ادغام هوش مصنوعی در تحقیقات همجوشی هسته ای آماده است تا چگونگی مدیریت نوسانات پلاسما توسط دانشمندان را در آزمایش های همجوشی تغییر دهد. ناپایداری پلاسما یک چالش حیاتی است. هنگامی که پلاسما فرار می شود، می تواند مهار را نقض کند و به تجهیزات گران قیمت آسیب برساند یا حتی از بین ببرد. استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی چنین اختلالاتی، دانشمندان را به آینده‌نگری حیاتی مجهز می‌کند. پیش‌بینی‌های دقیق رفتار پلاسما امکان تنظیم به موقع را فراهم می‌کند و خطر خرابی تجهیزات پرهزینه و اختلال در آزمایش را کاهش می‌دهد.

برنامه هوش مصنوعی همچنین به عنوان یک ابزار قدرتمند در تجزیه و تحلیل داده های آزمایش های ناموفق عمل می کند. با بررسی این شکست‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند الگوها و بینش‌هایی را کشف کند که ممکن است محققان انسانی را از خود دور کنند. این تجزیه و تحلیل می تواند منجر به توسعه راه حل های مهندسی نوآورانه شود و کارایی و ایمنی کلی آزمایش های همجوشی را افزایش دهد. همانطور که دانشمندان درک عمیق‌تری از علل اختلال به دست می‌آورند، می‌توانند استراتژی‌هایی ابداع کنند تا این رخدادها کمتر تکرار شوند. این چرخه یادگیری مداوم که توسط هوش مصنوعی تامین می‌شود، در پالایش فرآیند همجوشی ضروری است و در نهایت به یک منبع انرژی پایدارتر و قابل اطمینان‌تر کمک می‌کند.

علاوه بر این، توانایی هوش مصنوعی برای حل معادلات پیچیده ریاضی مرتبط با تحقیقات پلاسما بسیار مهم است. این معادلات برای درک رفتار پلاسما یکپارچه هستند، اما اغلب برای حل دستی زمان بر هستند. هوش مصنوعی این فرآیند را تسریع می‌کند و نتایج سریع‌تر و دقیق‌تری ارائه می‌کند. این شتاب برای پیشرفت تحقیقات گداخت هسته ای حیاتی است و آن را به قابلیت تجاری نزدیک تر می کند.

پیامدهای استفاده از هوش مصنوعی در تحقیقات همجوشی هسته ای

پیامدهای گسترده‌تر سیستم‌های هوش مصنوعی که در تحقیقات همجوشی هسته‌ای به کار می‌روند ممکن است شامل موارد زیر باشد:

• فرآیندهای طراحی تکراری مبتنی بر هوش مصنوعی در توسعه انرژی همجوشی، که منجر به طراحی‌های بهینه کارخانه و استفاده کارآمد از منابع از طریق شبیه‌سازی‌های دوقلوی دیجیتال می‌شود.
• (دهه 2040) مشاغل دوستدار محیط زیست به طور فزاینده ای از همجوشی هسته ای به عنوان جایگزینی پایدار برای منابع برق معمولی استفاده می کنند و ردپای کربن خود را کاهش می دهند.
• (دهه 2040) کاهش تدریجی نیروی کار در نیروگاه های سنتی سوخت فسیلی، زیرا همجوشی هسته ای برای عموم قابل دسترس تر می شود.
• دولت‌ها سیاست‌هایی را برای مدیریت انتقال از سوخت‌های فسیلی به انرژی همجوشی اعمال می‌کنند و از تغییر متعادل و عادلانه در بخش انرژی اطمینان می‌دهند.
• افزایش سرمایه گذاری در برنامه های آموزشی و آموزشی STEM، آماده سازی نیروی کار آینده برای مشاغل نوظهور در صنعت همجوشی هسته ای.
• ظهور مدل‌های تجاری جدید در بخش انرژی، با تمرکز بر تولید برق همجوشی غیرمتمرکز و مبتنی بر جامعه.
• با کاهش وابستگی کشورها به سوخت های فسیلی وارداتی و وابستگی بیشتر به انرژی همجوشی تولید داخل، امنیت جهانی انرژی را تقویت کرد.
• تغییرات ژئوپلیتیکی بالقوه با افزایش نفوذ کشورهای دارای فناوری پیشرفته همجوشی هسته ای در بازار جهانی انرژی.

سوالاتی که باید در نظر گرفته شود

• آیا فکر می‌کنید انرژی‌های تجدیدپذیر مانند باتری‌های خورشیدی، بادی و باتری‌های نسل بعدی، انرژی همجوشی را تا زمانی که فناوری همجوشی کامل شده و از نظر تجاری قابل دوام باشد، زائد می‌کنند؟
• چگونه از هوش مصنوعی برای تقویت مهندسی سایر اشکال تولید انرژی استفاده می شود؟