DeepMind впервые использовала нейросеть для контроля плазмы в токамаке

 
2680
17 февраля 2022 в 9:28
Автор: Виталий Олехнович
Разыгрываем iPhone 14! Скачайте приложение «Каталог Onlíner», чтобы участвовать!

Для магнитного управления плазмой, столь необходимого для успеха установок термоядерного синтеза, разработали новый метод. Он базируется на глубоком обучении нейросети с подкреплением. Впервые этот способ испытали на реальной плазме в токамаке Swiss Plasma Center. Обучением нейросети занималась DeepMind — одна из самых передовых компаний в области искусственного интеллекта.

В полых бубликах токамаков высокотемпературная плазма формируется и поддерживает форму с помощью магнитных катушек. В противном случае плазма столкнется со стенками устройства и процесс закончится плачевно. В Швейцарии сперва работают с контролем системы и настройками на симуляторе.

«Наш симулятор основан на более чем 20-летних исследованиях и постоянно обновляется. Но даже в этом случае для определения правильного значения каждой переменной в системе управления по-прежнему необходимы длительные расчеты. Вот тут-то и появляется наш совместный исследовательский проект с DeepMind», — цитируем Федерико Феличи, ученого SPC.

Алгоритм искусственного интеллекта, способный создавать и поддерживать разные конфигурации плазмы, обучили на симуляторе и его данных. Алгоритм испробовал множество различных стратегий, набрался опыта. На основе этого он генерирует стратегию управления токамаком для получения нужной конфигурации плазмы.

После обучения система на основе ИИ смогла создавать и поддерживать широкий спектр форм плазмы и расширенных конфигураций, в том числе такую, при которой в сосуде одновременно поддерживаются две отдельные плазмы.

«Сотрудничество с SPC подталкивает нас к совершенствованию наших алгоритмов обучения с подкреплением и, как следствие, может ускорить исследования по синтезу плазмы», — подчеркнули в DeepMind.


Наш канал в Telegram. Присоединяйтесь!

Есть о чем рассказать? Пишите в наш телеграм-бот. Это анонимно и быстро

Автор: Виталий Олехнович