Fusion nucléaire de l'IA : la production d'énergie durable rencontre l'informatique puissante

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  Prévision quantique
• 18 juillet 2022

Résumé des informations

La fusion nucléaire, source potentielle d’énergie abondante et propre, a connu des progrès significatifs grâce aux applications de l’intelligence artificielle (IA) dans l’analyse du plasma et la modélisation prédictive. Ces innovations basées sur l'IA accélèrent le processus de recherche sur la fusion, le rendant plus efficace et réduisant les risques et les coûts associés aux dommages aux équipements. L’impact sociétal plus large pourrait inclure un changement dans les méthodes de production d’énergie, une attention accrue portée à l’éducation STEM et d’éventuels changements géopolitiques à mesure que l’énergie de fusion deviendra plus viable.

Contexte de la fusion nucléaire de l'IA

Depuis les années 1940, les scientifiques s’efforcent de développer un processus de fusion nucléaire stable, sûr et produisant continuellement de l’énergie. Ce procédé, une fois perfectionné, promet d’offrir une source d’énergie économique, respectueuse de l’environnement et pratiquement illimitée. Il a le potentiel de réduire considérablement la dépendance aux sources d’électricité traditionnelles, telles que les combustibles fossiles et, dans une certaine mesure, les sources d’énergie renouvelables. 

En 2021, les informaticiens suédois Stefano Markidis et Xavier Aguilar ont apporté une contribution significative à ce domaine. Ils ont développé un algorithme d’IA d’apprentissage profond qui simplifie efficacement une étape complexe de l’analyse du plasma, un élément clé de la fusion nucléaire. Cette étape consiste à calculer le champ électromagnétique du plasma. Leur méthode s’est avérée plus rapide et plus efficace que les approches traditionnelles, qui reposaient sur des formules mathématiques complexes. 

Démontrant davantage le potentiel de l'IA dans la recherche sur la fusion nucléaire, Kyle Morgan et Chris Hansen de l'Université de Washington ont introduit une nouvelle technique. Leurs recherches, axées sur la prédiction du comportement du plasma, utilisent l'apprentissage automatique (ML), en particulier une méthode statistique connue sous le nom de régression. Cette approche filtre efficacement les scénarios menant à des résultats illogiques. En conséquence, leur système fonctionne avec moins de données, des ressources de traitement réduites et moins de temps. 

Impact perturbateur

L’intégration de l’IA dans la recherche sur la fusion nucléaire est sur le point de transformer la façon dont les scientifiques gèrent la volatilité du plasma lors des tests de fusion. L'instabilité du plasma constitue un défi crucial ; Lorsque le plasma devient volatil, il peut briser le confinement et endommager, voire détruire des équipements coûteux. L’utilisation de modèles d’IA pour prédire de telles perturbations confère aux scientifiques une prévoyance cruciale. Des prédictions précises du comportement du plasma permettent des ajustements rapides, réduisant ainsi le risque de pannes d'équipement coûteuses et de perturbations des expériences.

L'application d'IA constitue également un outil puissant pour analyser les données d'expériences ayant échoué. En examinant ces échecs, l’IA peut découvrir des modèles et des informations qui pourraient échapper aux chercheurs humains. Cette analyse peut conduire au développement de solutions d’ingénierie innovantes, améliorant l’efficacité et la sécurité globales des expériences de fusion. À mesure que les scientifiques acquièrent une meilleure compréhension des causes des perturbations, ils peuvent élaborer des stratégies pour rendre ces événements moins fréquents. Ce cycle d’apprentissage continu, alimenté par l’IA, est essentiel pour affiner le processus de fusion, contribuant ainsi à une source d’énergie plus stable et plus fiable.

En outre, la capacité de l’IA à résoudre des équations mathématiques complexes liées à la recherche sur les plasmas est cruciale. Ces équations font partie intégrante de la compréhension du comportement du plasma, mais leur résolution manuelle prend souvent beaucoup de temps. L’IA accélère ce processus, fournissant des résultats plus rapides et plus précis. Cette accélération est vitale pour faire progresser la recherche sur la fusion nucléaire, en la rapprochant de la viabilité commerciale.

Implications de l'application de l'IA à la recherche sur la fusion nucléaire

Les implications plus larges des systèmes d’IA appliqués à la recherche sur la fusion nucléaire pourraient inclure :

• Processus de conception itérative pilotés par l'IA dans le développement de l'énergie de fusion, conduisant à des conceptions d'usines optimisées et à une utilisation efficace des ressources grâce à des simulations de jumeaux numériques.
• (Années 2040) des entreprises respectueuses de l’environnement adoptent de plus en plus la fusion nucléaire comme alternative durable aux sources d’électricité conventionnelles, réduisant ainsi leur empreinte carbone.
• (Années 2040) La réduction progressive de la main-d’œuvre dans les centrales électriques traditionnelles à combustibles fossiles, à mesure que la fusion nucléaire devient plus accessible au public.
• Les gouvernements adoptent des politiques pour gérer la transition des combustibles fossiles vers l’énergie de fusion, garantissant ainsi une transition équilibrée et équitable dans le secteur énergétique.
• Investissement accru dans les programmes d’éducation et de formation STEM, préparant la future main-d’œuvre aux emplois émergents dans l’industrie de la fusion nucléaire.
• L’émergence de nouveaux modèles économiques dans le secteur de l’énergie, axés sur la production d’énergie par fusion décentralisée et communautaire.
• Amélioration de la sécurité énergétique mondiale à mesure que les pays deviennent moins dépendants des combustibles fossiles importés et plus dépendants de l’énergie de fusion produite localement.
• Changements géopolitiques potentiels à mesure que les pays dotés d’une technologie avancée de fusion nucléaire gagnent en influence sur le marché mondial de l’énergie.

Questions à considérer

• Pensez-vous que les énergies renouvelables comme les batteries solaires, éoliennes et de nouvelle génération rendront l'énergie de fusion redondante au moment où la technologie de fusion sera perfectionnée et rendue commercialement viable ?
• Comment l'IA est-elle appliquée pour améliorer l'ingénierie d'autres formes de production d'énergie ?