Ядерный синтез с искусственным интеллектом: устойчивое производство электроэнергии и мощные вычисления

• Автор:
• Имя автора

  Квантумран Форсайт
• Июль 18, 2022

Сводка статистики

Ядерный синтез, потенциальный источник обильной и чистой энергии, добился значительных успехов благодаря приложениям искусственного интеллекта (ИИ) в анализе плазмы и прогнозном моделировании. Эти инновации, основанные на искусственном интеллекте, ускоряют процесс исследований в области термоядерного синтеза, делают его более эффективным и снижают риски и затраты, связанные с повреждением оборудования. Более широкое социальное воздействие может включать в себя изменение методов производства энергии, повышенное внимание к STEM-образованию и потенциальные геополитические изменения, поскольку термоядерная энергия становится более жизнеспособной.

Контекст ядерного синтеза ИИ

Ученые стремились разработать стабильный, безопасный и непрерывно вырабатывающий энергию процесс ядерного синтеза с 1940-х годов. Когда этот процесс будет усовершенствован, он обещает стать экономичным, экологически чистым и практически безграничным источником энергии. У него есть потенциал значительно снизить зависимость от традиционных источников электроэнергии, таких как ископаемое топливо и, в определенной степени, возобновляемые источники энергии. 

В 2021 году значительный вклад в эту область внесли шведские ученые-компьютерщики Стефано Маркидис и Ксавьер Агилар. Они разработали алгоритм искусственного интеллекта глубокого обучения, который эффективно упрощает сложный этап анализа плазмы, ключевого компонента ядерного синтеза. Этот шаг включает в себя расчет электромагнитного поля плазмы. Их метод оказался быстрее и эффективнее традиционных подходов, основанных на сложных математических формулах. 

Демонстрируя потенциал ИИ в исследованиях ядерного синтеза, Кайл Морган и Крис Хансен из Вашингтонского университета представили новую технику. Их исследования, направленные на прогнозирование поведения плазмы, используют машинное обучение (МО), в частности статистический метод, известный как регрессия. Такой подход эффективно отфильтровывает сценарии, приводящие к нелогичным результатам. В результате их система работает с меньшим количеством данных, меньшими ресурсами обработки и меньшим временем. 

Разрушительное воздействие

Интеграция ИИ в исследования ядерного синтеза может изменить то, как ученые управляют летучестью плазмы в термоядерных испытаниях. Нестабильность плазмы является критической проблемой; когда плазма становится нестабильной, она может нарушить условия содержания и повредить или даже уничтожить дорогостоящее оборудование. Использование моделей искусственного интеллекта для прогнозирования таких нарушений даёт учёным решающее предвидение. Точные прогнозы поведения плазмы позволяют своевременно вносить коррективы, снижая риск сбоев дорогостоящего оборудования и срывов экспериментов.

Приложение ИИ также служит мощным инструментом анализа данных неудачных экспериментов. Изучая эти неудачи, ИИ может выявить закономерности и идеи, которые могут ускользнуть от исследователей-людей. Этот анализ может привести к разработке инновационных инженерных решений, повышающих общую эффективность и безопасность термоядерных экспериментов. По мере того, как ученые получают более глубокое понимание причин сбоев, они могут разработать стратегии, позволяющие сделать эти явления менее частыми. Этот непрерывный цикл обучения, основанный на искусственном интеллекте, имеет важное значение для совершенствования процесса термоядерного синтеза, что в конечном итоге способствует созданию более стабильного и надежного источника энергии.

Кроме того, решающее значение имеет способность ИИ решать сложные математические уравнения, связанные с исследованием плазмы. Эти уравнения являются неотъемлемой частью понимания поведения плазмы, но их решение вручную часто требует много времени. ИИ ускоряет этот процесс, обеспечивая более быстрые и точные результаты. Это ускорение жизненно важно для продвижения исследований ядерного синтеза, приближая их к коммерческой жизнеспособности.

Последствия применения ИИ для исследований ядерного синтеза

Более широкие последствия применения систем искусственного интеллекта в исследованиях ядерного синтеза могут включать:

• Итеративные процессы проектирования на основе искусственного интеллекта при разработке термоядерной энергетики, ведущие к оптимизации конструкции электростанций и эффективному использованию ресурсов посредством моделирования цифровых двойников.
• (2040-е годы) экологически чистые предприятия все чаще используют ядерный синтез в качестве устойчивой альтернативы традиционным источникам электроэнергии, сокращая выбросы углекислого газа.
• (2040-е годы) Постепенное сокращение рабочей силы на традиционных электростанциях, работающих на ископаемом топливе, поскольку ядерный синтез становится более доступным для общественности.
• Правительства принимают политику по управлению переходом от ископаемого топлива к термоядерной энергетике, обеспечивая сбалансированный и справедливый сдвиг в энергетическом секторе.
• Увеличение инвестиций в образовательные и учебные программы STEM, готовящие будущую рабочую силу к новым рабочим местам в индустрии ядерного синтеза.
• Появление новых бизнес-моделей в энергетическом секторе с упором на децентрализованное и общественное производство термоядерной энергии.
• Повышение глобальной энергетической безопасности, поскольку страны становятся менее зависимыми от импортируемого ископаемого топлива и более зависимыми от термоядерной энергии, производимой внутри страны.
• Потенциальные геополитические сдвиги по мере того, как страны с передовыми технологиями ядерного синтеза приобретают влияние на мировом энергетическом рынке.

Вопросы для рассмотрения

• Считаете ли вы, что возобновляемые источники энергии, такие как солнечная энергия, ветер и батареи следующего поколения, сделают термоядерную энергию избыточной к тому времени, когда термоядерная технология будет усовершенствована и станет коммерчески жизнеспособной?
• Как ИИ применяется для усовершенствования других форм производства энергии?