Реакция термоядерного синтеза, имитирующая процессы, происходящие внутри звезд, может стать источником бесконечной энергии для человечества. Исследование, проведенное специалистами из Принстонского университета и Министерства энергетики США, «открывает новую главу» в поисках решения этой задачи, сообщает hvylya.net, ссылаясь на Phys.org и Hightech.plus.
Важным условием способности глубокого обучения прогнозировать помехи в удержании плазмы стал доступ к огромной базе данных, который предоставили два крупнейших научных учреждения: центр ядерного синтеза DIII-D National Fusion Facility в США и Объединенный европейский токамак JET в Великобритании.
Эти сведения позволяют ИИ точно предсказывать сбои на токамаках различных размеров, в том числе, подойдут и для строящегося ITER, мощного реактора, который должен вплотную приблизить человечество к получению энергии ядерного синтеза.
В отличие от традиционного ПО, выполняющего заложенные инструкции, искусственные нейронные сети с алгоритмами глубокого обучения извлекают опыт из ошибок. Они способны обрабатывать многоуровневые данные, например, изменение температуры плазмы во времени и пространстве, и выявлять скрытые связи.
Исследователи обучили нейросеть FRNN с помощью более чем двух терабайт данных, полученных от DIII-D и JET. Для этого потребовался суперкомпьютер Titan, принадлежащий Министерству энергетики, и несколько других высокопроизводительных машин.
Алгоритм показал способность прогнозировать нарушения в пределах 30 секунд, что укладывается в требования ITER, и приближается к порогу в 95% корректных предсказаний и менее 3% ложных-положительных результатов.
Следующим шагом станет переход от предсказаний к контролю над помехами. В идеале нейросеть должна «научиться» аккуратно направлять плазму прочь от регионов нестабильности.
