AI ಪರಮಾಣು ಸಮ್ಮಿಳನ: ಸಮರ್ಥನೀಯ ವಿದ್ಯುತ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ಪವರ್‌ಹೌಸ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ

• ಲೇಖಕ ಬಗ್ಗೆ:
• ಲೇಖಕ ಹೆಸರು

  ಕ್ವಾಂಟಮ್ರನ್ ದೂರದೃಷ್ಟಿ
• ಜುಲೈ 18, 2022

ಒಳನೋಟ ಸಾರಾಂಶ

ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯರ್ ಸಮ್ಮಿಳನ, ಸಮೃದ್ಧ ಮತ್ತು ಶುದ್ಧ ಶಕ್ತಿಯ ಸಂಭಾವ್ಯ ಮೂಲವಾಗಿದೆ, ಪ್ಲಾಸ್ಮಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಕಂಡಿದೆ. ಈ AI-ಚಾಲಿತ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳು ಸಮ್ಮಿಳನ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತಿವೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉಪಕರಣಗಳ ಹಾನಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಅಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವಿಶಾಲವಾದ ಸಾಮಾಜಿಕ ಪ್ರಭಾವವು ಶಕ್ತಿ ಉತ್ಪಾದನಾ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆ, STEM ಶಿಕ್ಷಣದ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಮನ ಮತ್ತು ಸಮ್ಮಿಳನ ಶಕ್ತಿಯು ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದರಿಂದ ಸಂಭಾವ್ಯ ಭೌಗೋಳಿಕ ರಾಜಕೀಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.

AI ಪರಮಾಣು ಸಮ್ಮಿಳನ ಸಂದರ್ಭ

ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು 1940 ರ ದಶಕದಿಂದಲೂ ಸ್ಥಿರ, ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಪರಮಾಣು ಸಮ್ಮಿಳನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಶ್ರಮಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಒಮ್ಮೆ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾದರೆ, ಆರ್ಥಿಕ, ಪರಿಸರ ಸ್ನೇಹಿ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಮಿತಿಯಿಲ್ಲದ ಶಕ್ತಿಯ ಮೂಲವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಪಳೆಯುಳಿಕೆ ಇಂಧನಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವಲ್ಪ ಮಟ್ಟಿಗೆ ನವೀಕರಿಸಬಹುದಾದ ಇಂಧನ ಮೂಲಗಳಂತಹ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿದ್ಯುತ್ ಮೂಲಗಳ ಮೇಲಿನ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. 

2021 ರಲ್ಲಿ, ಸ್ವೀಡಿಷ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಾದ ಸ್ಟೆಫಾನೊ ಮಾರ್ಕಿಡಿಸ್ ಮತ್ತು ಕ್ಸೇವಿಯರ್ ಅಗ್ಯುಲರ್ ಈ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಮಹತ್ವದ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಿದ್ದಾರೆ. ಅವರು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು, ಇದು ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯರ್ ಸಮ್ಮಿಳನದಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾದ ಪ್ಲಾಸ್ಮಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಹಂತವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಹಂತವು ಪ್ಲಾಸ್ಮಾದ ವಿದ್ಯುತ್ಕಾಂತೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಗಣಿತದ ಸೂತ್ರಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಅವರ ವಿಧಾನವು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಯಿತು. 

ಪರಮಾಣು ಸಮ್ಮಿಳನ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ AI ಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಮೂಲಕ, ವಾಷಿಂಗ್ಟನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದಿಂದ ಕೈಲ್ ಮೋರ್ಗಾನ್ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಸ್ ಹ್ಯಾನ್ಸೆನ್ ಹೊಸ ತಂತ್ರವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದರು. ಅವರ ಸಂಶೋಧನೆಯು, ಪ್ಲಾಸ್ಮಾ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು (ML) ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ತರ್ಕಬದ್ಧವಲ್ಲದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಅವರ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕಡಿಮೆ ಡೇಟಾ, ಕಡಿಮೆ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. 

ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವ ಪರಿಣಾಮ

ಪರಮಾಣು ಸಮ್ಮಿಳನ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ AI ಯ ಏಕೀಕರಣವು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಸಮ್ಮಿಳನ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ಲಾಸ್ಮಾ ಚಂಚಲತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ. ಪ್ಲಾಸ್ಮಾ ಅಸ್ಥಿರತೆ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸವಾಲಾಗಿದೆ; ಪ್ಲಾಸ್ಮಾ ಬಾಷ್ಪಶೀಲವಾದಾಗ, ಅದು ಧಾರಕ ಮತ್ತು ಹಾನಿಯನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ದುಬಾರಿ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ನಾಶಪಡಿಸಬಹುದು. ಅಂತಹ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕ ದೂರದೃಷ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಜ್ಜುಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ. ಪ್ಲಾಸ್ಮಾ ನಡವಳಿಕೆಯ ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ನೋಟಗಳು ಸಮಯೋಚಿತ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ದುಬಾರಿ ಉಪಕರಣಗಳ ವೈಫಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗದ ಅಡಚಣೆಗಳ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ವಿಫಲವಾದ ಪ್ರಯೋಗಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವಲ್ಲಿ AI ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಮಾನವ ಸಂಶೋಧಕರನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು AI ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು. ಈ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ನವೀನ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಪರಿಹಾರಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಸಮ್ಮಿಳನ ಪ್ರಯೋಗಗಳ ಒಟ್ಟಾರೆ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವ ಕಾರಣಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುವುದರಿಂದ, ಈ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮಾಡಲು ಅವರು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಬಹುದು. AI ನಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುವ ಈ ನಿರಂತರ ಕಲಿಕೆಯ ಚಕ್ರವು ಸಮ್ಮಿಳನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುವಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿದೆ, ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಶಕ್ತಿಯ ಮೂಲಕ್ಕೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಇದಲ್ಲದೆ, ಪ್ಲಾಸ್ಮಾ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಂಕೀರ್ಣ ಗಣಿತದ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು AI ಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಈ ಸಮೀಕರಣಗಳು ಪ್ಲಾಸ್ಮಾ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವಿಭಾಜ್ಯವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಕೈಯಾರೆ ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. AI ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಮಾಣು ಸಮ್ಮಿಳನ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಗತಿಗೆ ಈ ವೇಗವರ್ಧನೆಯು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ವಾಣಿಜ್ಯ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆಗೆ ಹತ್ತಿರವಾಗಿದೆ.

ಪರಮಾಣು ಸಮ್ಮಿಳನ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ AI ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಪರಿಣಾಮಗಳು

ಪರಮಾಣು ಸಮ್ಮಿಳನ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು:

• ಸಮ್ಮಿಳನ ಶಕ್ತಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ AI-ಚಾಲಿತ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವಿನ್ಯಾಸ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು, ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಸಸ್ಯ ವಿನ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಅವಳಿ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಸಮರ್ಥ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
• (2040 ರ ದಶಕ) ಪರಿಸರ ಸ್ನೇಹಿ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಪರಮಾಣು ಸಮ್ಮಿಳನವನ್ನು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿದ್ಯುತ್ ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಸುಸ್ಥಿರ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳ ಇಂಗಾಲದ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.
• (2040 ರ ದಶಕ) ಪರಮಾಣು ಸಮ್ಮಿಳನವು ಸಾರ್ವಜನಿಕರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದಂತೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪಳೆಯುಳಿಕೆ ಇಂಧನ ವಿದ್ಯುತ್ ಸ್ಥಾವರಗಳಲ್ಲಿನ ಕಾರ್ಯಪಡೆಯ ಕ್ರಮೇಣ ಕಡಿತ.
• ಪಳೆಯುಳಿಕೆ ಇಂಧನಗಳಿಂದ ಸಮ್ಮಿಳನ ಶಕ್ತಿಗೆ ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸರ್ಕಾರಗಳು ನೀತಿಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ, ಇಂಧನ ವಲಯದಲ್ಲಿ ಸಮತೋಲಿತ ಮತ್ತು ಸಮಾನ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುತ್ತವೆ.
• STEM ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿದ ಹೂಡಿಕೆ, ಪರಮಾಣು ಸಮ್ಮಿಳನ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಉದ್ಯೋಗಗಳಿಗಾಗಿ ಭವಿಷ್ಯದ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು.
• ಶಕ್ತಿ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಹೊಸ ವ್ಯವಹಾರ ಮಾದರಿಗಳ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆ, ವಿಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಮತ್ತು ಸಮುದಾಯ ಆಧಾರಿತ ಸಮ್ಮಿಳನ ವಿದ್ಯುತ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದೆ.
• ದೇಶಗಳು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಪಳೆಯುಳಿಕೆ ಇಂಧನಗಳ ಮೇಲೆ ಕಡಿಮೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಮತ್ತು ದೇಶೀಯವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಮ್ಮಿಳನ ಶಕ್ತಿಯ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗುವುದರಿಂದ ವರ್ಧಿತ ಜಾಗತಿಕ ಇಂಧನ ಭದ್ರತೆ.
• ಸುಧಾರಿತ ಪರಮಾಣು ಸಮ್ಮಿಳನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ದೇಶಗಳು ಜಾಗತಿಕ ಶಕ್ತಿ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಗಳಿಸಿದಂತೆ ಸಂಭಾವ್ಯ ಭೌಗೋಳಿಕ ರಾಜಕೀಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳು.

ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

• ಸಮ್ಮಿಳನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪರಿಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ವಾಣಿಜ್ಯಿಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ಹೊತ್ತಿಗೆ ಸೌರ, ಗಾಳಿ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ-ಜನ್ ಬ್ಯಾಟರಿಗಳಂತಹ ನವೀಕರಿಸಬಹುದಾದ ಬ್ಯಾಟರಿಗಳು ಸಮ್ಮಿಳನ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಅನಗತ್ಯವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ನೀವು ಭಾವಿಸುತ್ತೀರಾ?
• ಶಕ್ತಿ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಇತರ ಪ್ರಕಾರಗಳ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ?