AI nuclear fusion: Natutugunan ng sustainable power generation ang powerhouse computing

• May-akda:
• pangalan Author

  Quantumrun Foresight
• Hulyo 18, 2022

Buod ng pananaw

Ang nuclear fusion, isang potensyal na mapagkukunan ng sagana at malinis na enerhiya, ay nakakita ng mga makabuluhang pagsulong sa pamamagitan ng mga aplikasyon ng artificial intelligence (AI) sa pagsusuri ng plasma at predictive modeling. Ang mga inobasyong ito na hinimok ng AI ay nagpapabilis sa proseso ng pagsasaliksik ng pagsasanib, ginagawa itong mas mahusay at binabawasan ang mga panganib at gastos na nauugnay sa pagkasira ng kagamitan. Ang mas malawak na epekto sa lipunan ay maaaring kabilangan ng pagbabago sa mga pamamaraan ng paggawa ng enerhiya, pagtaas ng pagtuon sa STEM na edukasyon, at mga potensyal na geopolitical na pagbabago habang ang fusion na enerhiya ay nagiging mas mabubuhay.

konteksto ng AI nuclear fusion

Ang mga siyentipiko ay nagsusumikap na bumuo ng isang matatag, ligtas, at patuloy na bumubuo ng enerhiya na proseso ng nuclear fusion mula noong 1940s. Ang prosesong ito, kapag naging perpekto, ay nangangako na mag-alok ng isang matipid, pangkalikasan, at halos walang limitasyong pinagmumulan ng kapangyarihan. Ito ay may potensyal na makabuluhang bawasan ang pag-asa sa mga tradisyunal na pinagmumulan ng kuryente, tulad ng mga fossil fuel at sa isang tiyak na lawak, renewable energy sources. 

Noong 2021, ang Swedish computer scientist na sina Stefano Markidis at Xavier Aguilar ay gumawa ng malaking kontribusyon sa larangang ito. Bumuo sila ng malalim na pag-aaral ng AI algorithm na epektibong pinapasimple ang isang kumplikadong hakbang sa pagsusuri ng plasma, isang pangunahing bahagi sa nuclear fusion. Ang hakbang na ito ay nagsasangkot ng pagkalkula ng electromagnetic field ng plasma. Ang kanilang pamamaraan ay napatunayang mas mabilis at mas mahusay kaysa sa tradisyonal na mga diskarte, na umaasa sa masalimuot na mga pormula sa matematika. 

Ang karagdagang pagpapakita ng potensyal ng AI sa pagsasaliksik ng pagsasanib ng nukleyar, sina Kyle Morgan at Chris Hansen mula sa Unibersidad ng Washington ay nagpakilala ng isang nobelang pamamaraan. Ang kanilang pananaliksik, na nakatuon sa paghula sa gawi ng plasma, ay gumagamit ng machine learning (ML), partikular na isang istatistikal na paraan na kilala bilang regression. Mabisang sinasala ng diskarteng ito ang mga sitwasyong humahantong sa mga hindi makatwirang resulta. Bilang resulta, gumagana ang kanilang system nang may mas kaunting data, mas kaunting mapagkukunan sa pagproseso, at mas kaunting oras. 

Nakakagambalang epekto

Ang pagsasama ng AI sa pagsasaliksik ng pagsasanib ng nuklear ay nakahanda upang baguhin kung paano pinamamahalaan ng mga siyentipiko ang pagkasumpungin ng plasma sa mga pagsubok sa pagsasanib. Ang kawalang-tatag ng plasma ay isang kritikal na hamon; kapag ang plasma ay nagiging pabagu-bago ng isip, maaari itong masira ang containment at makasira o masira ang mga mamahaling kagamitan. Ang paggamit ng mga modelo ng AI upang mahulaan ang mga ganitong kaguluhan ay nagbibigay sa mga siyentipiko ng napakahalagang pananaw. Ang mga tumpak na hula ng pag-uugali ng plasma ay nagbibigay-daan para sa napapanahong mga pagsasaayos, na binabawasan ang panganib ng mga mamahaling pagkabigo ng kagamitan at mga pagkagambala sa eksperimento.

Nagsisilbi rin ang application ng AI bilang isang makapangyarihang tool sa pagsusuri ng data mula sa mga nabigong eksperimento. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga pagkabigo na ito, maaaring matuklasan ng AI ang mga pattern at insight na maaaring makatakas sa mga mananaliksik ng tao. Ang pagsusuri na ito ay maaaring humantong sa pagbuo ng mga makabagong solusyon sa engineering, na nagpapahusay sa pangkalahatang kahusayan at kaligtasan ng mga eksperimento sa pagsasanib. Habang ang mga siyentipiko ay nakakakuha ng mas malalim na pag-unawa sa mga sanhi ng pagkagambala, maaari silang gumawa ng mga diskarte upang gawing mas madalas ang mga pangyayaring ito. Ang tuluy-tuloy na cycle ng pag-aaral na ito, na pinapagana ng AI, ay mahalaga sa pagpino sa proseso ng pagsasanib, sa huli ay nag-aambag sa isang mas matatag at maaasahang pinagmumulan ng enerhiya.

Higit pa rito, ang kakayahan ng AI na lutasin ang mga kumplikadong mathematical equation na may kaugnayan sa plasma research ay napakahalaga. Ang mga equation na ito ay mahalaga sa pag-unawa sa gawi ng plasma ngunit kadalasang nakakaubos ng oras upang malutas nang manu-mano. Pinapabilis ng AI ang prosesong ito, na nagbibigay ng mas mabilis at mas tumpak na mga resulta. Ang pagbilis na ito ay mahalaga para sa pagsulong ng pagsasaliksik ng pagsasanib ng nukleyar, na inilalapit ito sa komersyal na posibilidad.

Mga implikasyon ng paglalapat ng AI sa pagsasaliksik ng pagsasanib ng nukleyar

Ang mas malawak na implikasyon ng mga AI system na inilalapat sa pagsasaliksik ng pagsasanib ng nukleyar ay maaaring kabilang ang:

• Ang AI-driven na iterative na proseso ng disenyo sa fusion energy development, na humahantong sa mga na-optimize na disenyo ng halaman at mahusay na paggamit ng mapagkukunan sa pamamagitan ng digital twin simulation.
• (2040s) ang mga eco-friendly na negosyo ay lalong nagpapatibay ng nuclear fusion bilang isang napapanatiling alternatibo sa kumbensyonal na pinagmumulan ng kuryente, na binabawasan ang kanilang carbon footprint.
• (2040s) Ang unti-unting pagbabawas ng workforce sa tradisyunal na fossil fuel power plant, habang ang nuclear fusion ay nagiging mas accessible sa publiko.
• Mga pamahalaan na nagpapatupad ng mga patakaran upang pamahalaan ang paglipat mula sa fossil fuels patungo sa fusion energy, na tinitiyak ang balanse at pantay na pagbabago sa sektor ng enerhiya.
• Tumaas na pamumuhunan sa mga programang pang-edukasyon at pagsasanay sa STEM, inihahanda ang mga manggagawa sa hinaharap para sa mga umuusbong na trabaho sa industriya ng nuclear fusion.
• Ang paglitaw ng mga bagong modelo ng negosyo sa sektor ng enerhiya, na nakatuon sa desentralisado at nakabatay sa komunidad na fusion power generation.
• Pinahusay na pandaigdigang seguridad sa enerhiya habang ang mga bansa ay nagiging hindi gaanong umaasa sa mga na-import na fossil fuel at higit na umaasa sa domestic production na fusion energy.
• Ang mga potensyal na geopolitical shift habang ang mga bansang may advanced na nuclear fusion na teknolohiya ay nakakakuha ng impluwensya sa pandaigdigang merkado ng enerhiya.

Mga katanungang dapat isaalang-alang

• Sa palagay mo ba ang mga renewable tulad ng solar, wind at next-gen na mga baterya ay gagawing paulit-ulit ang fusion energy sa oras na ang fusion tech ay naperpekto at ginawang komersyal na mabubuhay?
• Paano inilalapat ang AI upang mapahusay ang engineering ng iba pang mga anyo ng produksyon ng enerhiya?