Kategóriák Tech

Mesterséges intelligencia segíti a fúziós erőművek fejlesztését

A mesterséges intelligenciák (MI) fejlődése komoly hatással van a tudományra és az iparra is és egy új tanulmány szerint felgyorsíthatja a biztonságos, tiszta és akár korlátlan mennyiségű elektromosságot biztosító fúziós erőművek kifejlesztését. Az USA Energiaügyi Minisztériumának és a Princeton és a Harvard Egyetemnek a közreműködése most először demonstrálta, hogy a mély tanulás segítségével előre lehet jelezni azokat a zavarokat, melyek jelenleg megakadályozzák a fúziós reakció folyamatosságát és esetenként a berendezésekben – a fánk alakú tokamakokban – is kárt tehetnek.

Steve Cowley, a kutatás egyik vezetője szerint a kutatás új fejezetet nyit a korlátlan energiatermelés utáni hajszában és jól mutatja a mesterséges intelligenciák képességeinek univerzalitását is. A Fúziós reakció – ami a Napban és más csillagokban is zajlik – plazmává egyesíti a fény részecskéket, ezzel energiát hozva létre.

A mesterséges intelligencia képzésében elengedhetetlenül fontos volt, hogy az algoritmus számára elérhetővé tették kettő kísérleti fúziós berendezéseket vizsgáló létesítmény – a kaliforniai DIII-D Nemzeti Fúziós Intézet és a brit JET (Joint European Torus) – adatait, hogy a segítségükkel előre tudja jelezni azokat a zavaró tényezőket, melyek hatására a plazma elveszíti tartását és ezáltal összeomlasztva a folyamatot is. Az eredmények szerint a létrejött képzett algoritmus más a képzéséhez nem használt tokamakkokon is megfelelően előre tudta jelezni a zavarokat. Az algoritmus ezen felül azt is megmutatta – a várakozásoknak megfelelően -, hogy a tervben lévő ITER tervezéséhez, ami az eddigi legnagyobb és legerősebb tokamak lesz, valóban megfelelően használták fel a többi berendezés működéséből levont következtetéseket.

Az FRNN (Fusion Recurrent Neural Network) névre keresztel mély tanulási kód ezen felül nem csak a berendezések lehetőségeinek vizsgálatát teszi lehetővé, hanem a segítségével az előrejelezett zavarokat meg is lehet akadályozni. A kutatók szerint így a mesterséges intelligencia alkalmazása lényegesen felgyorsította a fúziós energiának egyik legkomolyabb és legveszélyesebb kihívásának, a pontos előrejelzés képességének a kifejlesztését – ami valószínűleg hagyományosabb módszerekkel is lehetséges lett volna.

A mély tanulás egyik legfontosabb aspektusa, hogy nem csak egy dimenziós adatokat, hanem rendkívül összetett adatbázisokból is képes tanulni – például összehasonlításképp egy hagyományos szoftver csak egy adott pontban veszi figyelembe a plazma hőmérsékletét, amíg az FRNN az időbe és térbe helyezi a plazma hőmérsékleti profilját. Az FRNN képzésére használt összetett adatbázis összesen több mint két terrabyte-nyi adatot és az algoritmus képzését a Princeton Tiger GPU klaszterével végezték, amit a Titan és más szuperszámítógépek is segítettek.

A kutatók elmondása szerint a hálózatnak a különböző számítógépek közötti megosztása már önmagában sem volt egy egyszerű feladat és végül több szakértő bevonására volt szükség, hogy elérjék az algoritmus megfelelő hatásfokú működését. Ez a hatásfok pedig a zavaró tényezők legalább 30 milliszekundumos előrejelzését jelentette, ami szükséges az ITER megfelelő működéséhez, amíg az előrejelzések 95 százalékos pontossága és a hibás előrejelzések 3 százalék alatt tartása is már nagyon közel van. Amíg a csapat szerint az algoritmus működését igazán csak valódi tesztekkel tudják majd demonstrálni, viszont a rendelkezésükre álló adatok alapján nagyon bizakodóak a hatékonyságával kapcsolatban.

Azonban a valódi teszteke előtt még ki kell fejleszteniük a módszert, amivel a zavarok előrejelzését követően képesek megakadályozni őket. Elmondásuk alapján ez a rendszer lehet a jövő tokamakjainak egyik legfontosabb része. Ehhez a kutatók további szakértők bevonását tervezik majd más szakterületekről.

Forrás: nature.com

Megosztás
Írta:
arsratio

Legutóbbi tartalom

A brokkoliban lévő vegyület segíthet a rák elleni küzdelemben

Igaz lehet a népi bölcsesség, a brokkoli tényleg jót tesz nekünk. Már korábban is tudni lehetett, hogy a brokkoli és…

2019-05-23 8:22 du.

A Hold keletkezésével került víz a Földre

A Föld a Naprendszerben egyedülálló módon az egyetlen olyan égitest, amelyen nagy mennyiségű víz van és egy viszonylag nagy méretű…

2019-05-23 8:15 du.

Fényre cserélhetik az elektromosságot az adathordozókban

Elektromosság helyett fény impulzusokon alapuló szupergyors adatfeldolgozási eljárást fejlesztettek ki kutatók. A találmányban mágnesek felelnek a számítógép adatainak elraktározásáért, melyek…

2019-05-23 7:53 du.

Az eredmények megismételhetősége nem mindig jelenti azt, hogy valójában igazak

A reprodukálható tudományos eredmények nem mindig igazak és a valóban igazi eredmények nem mindig reprodukálhatóak. Legalábbis erre jutott a Idaho…

2019-05-22 7:34 du.

Több bokorlakó énekesmadárral jobban lehetne védekezni a poloskainvázió ellen

Ha sokkal több bokorlakó énekesmadár - mint a barátposzáta, a kis poszáta, a fülemüle vagy a vörösbegy - élne például…

2019-05-21 8:46 du.

A “hangyahidak” inspirálta rendszer megjavítja az áramkörök hibáit

A szociális rovar kolóniák rendkívül összetett módon képesek ön rendeződni; például két ág között a hangyák egymásba kapaszkodnak, hogy élő…

2019-05-21 8:37 du.

Ez a weboldal cookie-kat használ.