DeepMind впервые использовала нейросеть для контроля плазмы в токамаке

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