A mesterséges intelligencia magfúziója: A fenntartható energiatermelés találkozik az erőművi számítástechnikával

• Szerző:
• Szerző neve

  Quantumrun Foresight
• Július 18, 2022

Insight összefoglaló

A nukleáris fúzió, amely a bőséges és tiszta energia potenciális forrása, jelentős előrelépéseket ért el a mesterséges intelligencia (AI) alkalmazásai révén a plazmaelemzésben és a prediktív modellezésben. Ezek a mesterséges intelligencia által vezérelt innovációk felgyorsítják a fúziós kutatási folyamatot, hatékonyabbá teszik azt, és csökkentik a berendezések károsodásával kapcsolatos kockázatokat és költségeket. A tágabb társadalmi hatás magában foglalhatja az energiatermelési módszerek eltolódását, a STEM-oktatásra való fokozottabb összpontosítást, valamint a lehetséges geopolitikai változásokat, ahogy a fúziós energia életképessé válik.

AI magfúziós kontextus

A tudósok az 1940-es évek óta törekednek egy stabil, biztonságos és folyamatosan energiát termelő magfúziós folyamat kifejlesztésére. Ez az eljárás, miután tökéletesítették, gazdaságos, környezetbarát és gyakorlatilag korlátlan energiaforrást ígér. Jelentősen csökkentheti a hagyományos villamosenergia-forrásoktól, például a fosszilis tüzelőanyagoktól és bizonyos mértékig a megújuló energiaforrásoktól való függőséget. 

2021-ben Stefano Markidis és Xavier Aguilar svéd informatikusok jelentős mértékben hozzájárultak ehhez a területhez. Kifejlesztettek egy mély tanulási mesterséges intelligencia algoritmust, amely hatékonyan leegyszerűsíti a plazma elemzésének összetett lépését, amely a magfúzió kulcsfontosságú eleme. Ez a lépés magában foglalja a plazma elektromágneses mezőjének kiszámítását. Módszerük gyorsabbnak és hatékonyabbnak bizonyult, mint a hagyományos, bonyolult matematikai képletekre épülő megközelítések. 

Kyle Morgan és Chris Hansen, a Washingtoni Egyetem munkatársa, a mesterséges intelligencia magfúziós kutatásban rejlő lehetőségeinek további demonstrálása során egy új technikát mutatott be. A plazma viselkedésének előrejelzésére összpontosító kutatásaik gépi tanulást (ML), konkrétan egy regresszióként ismert statisztikai módszert alkalmaznak. Ez a megközelítés hatékonyan kiszűri a logikátlan eredményekhez vezető forgatókönyveket. Ennek eredményeként a rendszerük kevesebb adattal, csökkentett feldolgozási erőforrásokkal és kevesebb idővel működik. 

Bomlasztó hatás

Az AI integrálása a magfúziós kutatásba készen áll arra, hogy átalakítsa a tudósok plazma illékonyságának kezelését a fúziós tesztekben. A plazma instabilitása kritikus kihívás; amikor a plazma illékony lesz, áttörheti a védőburkolatot, és károsíthatja vagy akár tönkre is teheti a drága berendezéseket. Az AI-modellek felhasználása az ilyen zavarok előrejelzésére döntő fontosságú előrelátással ruházza fel a tudósokat. A plazma viselkedésének pontos előrejelzése lehetővé teszi az időben történő kiigazításokat, csökkentve a költséges berendezések meghibásodásának és a kísérletek megszakadásának kockázatát.

Az AI alkalmazása hatékony eszközként is szolgál a sikertelen kísérletekből származó adatok elemzésében. E hibák vizsgálatával a mesterséges intelligencia olyan mintákat és meglátásokat tárhat fel, amelyek elkerülhetik az emberi kutatókat. Ez az elemzés innovatív mérnöki megoldások kifejlesztéséhez vezethet, javítva a fúziós kísérletek általános hatékonyságát és biztonságát. Ahogy a tudósok egyre jobban megértik a zavarok okait, stratégiákat dolgozhatnak ki, hogy ritkítsák ezeket az eseményeket. Ez a mesterséges intelligencia által működtetett folyamatos tanulási ciklus elengedhetetlen a fúziós folyamat finomításához, végső soron hozzájárulva egy stabilabb és megbízhatóbb energiaforráshoz.

Ezen túlmenően, az AI képessége a plazmakutatáshoz kapcsolódó összetett matematikai egyenletek megoldására kulcsfontosságú. Ezek az egyenletek elengedhetetlenek a plazma viselkedésének megértéséhez, de gyakran időigényes manuális megoldásuk. Az AI felgyorsítja ezt a folyamatot, gyorsabb és pontosabb eredményeket biztosítva. Ez a gyorsítás létfontosságú a magfúziós kutatás előrehaladása szempontjából, és közelebb viszi azt a kereskedelmi életképességhez.

Az AI alkalmazásának következményei a magfúziós kutatásban

A magfúziós kutatásban alkalmazott mesterséges intelligencia-rendszerek szélesebb körű vonatkozásai a következők lehetnek:

• A mesterséges intelligencia által vezérelt iteratív tervezési folyamatok a fúziós energia fejlesztésében, amelyek optimalizált üzemtervezést és hatékony erőforrás-felhasználást eredményeznek digitális ikerszimulációk révén.
• (2040-es évek) környezetbarát vállalkozások, amelyek egyre inkább alkalmazzák a magfúziót a hagyományos villamosenergia-források fenntartható alternatívájaként, csökkentve ezzel szénlábnyomukat.
• (2040-es évek) A munkaerő fokozatos csökkentése a hagyományos fosszilis tüzelésű erőművekben, ahogy a magfúzió elérhetőbbé válik a nyilvánosság számára.
• A fosszilis tüzelőanyagokról a fúziós energiára való átállás kezelésére vonatkozó politikákat hozó kormányok, biztosítva a kiegyensúlyozott és méltányos átállást az energiaszektorban.
• Megnövekedett befektetés a STEM oktatási és képzési programjaiba, felkészítve a jövő munkaerőt a nukleáris fúziós iparágban megjelenő új munkahelyekre.
• Új üzleti modellek megjelenése az energiaszektorban, a decentralizált és közösségi alapú fúziós energiatermelésre összpontosítva.
• Fokozott globális energiabiztonság, mivel az országok kevésbé függenek az importált fosszilis tüzelőanyagoktól, és jobban függenek a hazai előállítású fúziós energiától.
• Potenciális geopolitikai változások, amikor a fejlett magfúziós technológiával rendelkező országok befolyást szereznek a globális energiapiacon.

Megfontolandó kérdések

• Ön szerint a megújuló energiaforrások, például a nap-, szél- és a következő generációs akkumulátorok feleslegessé teszik a fúziós energiát, mire a fúziós technológiát tökéletesítik és kereskedelmileg életképessé teszik?
• Hogyan alkalmazzák a mesterséges intelligenciát az energiatermelés egyéb formáinak fejlesztésére?