Nükleer füzyonun başarılı bir şekilde uygulanması, sınırsız, sürdürülebilir bir temiz enerji kaynağı sağlamayı vaat ediyor, ancak bu inanılmaz rüyayı ancak reaktörün içinde devam eden karmaşık fizikte ustalaşırsak gerçekleştirebiliriz.
On yıllar boyunca, bilim adamları bu hedefe doğru kademeli adımlar attılar, ancak birçok sorun çözülmedi. Ana engellerden biri, reaktördeki kararsız ve aşırı ısınmış plazmayı başarılı bir şekilde yönetmektir - ancak yeni bir yaklaşım bunu nasıl yapabileceğimizi gösteriyor.
EPFL'nin İsviçre Plazma Merkezi (SPC) ve yapay zeka (AI) şirketi DeepMind arasındaki bir işbirliğinde, bilim adamları plazma davranışının nüanslarını incelemek ve çörek şeklindeki bir füzyon tokamakında kontrol etmek için derin bir pekiştirmeli öğrenme (RL) sistemi kullandılar. içindeki plazmayı kontrol etmek ve manipüle etmek için reaktörün etrafına yerleştirilmiş bir dizi manyetik bobin.
Bu zor bir dengeleme eylemidir çünkü bobinler, plazmayı manyetik alan içinde başarılı bir şekilde tutmak için saniyede binlerce defaya kadar çok sayıda ince voltaj ayarı gerektirir. Bu nedenle, Güneş'in çekirdeğinden bile daha sıcak olan yüz milyonlarca santigrat derecede plazma kararlılığını korumayı içeren nükleer füzyon reaksiyonlarını sürdürmek, bobinleri kontrol etmek için karmaşık, çok seviyeli sistemler gerektirir. Ancak yeni bir çalışmada bilim insanları, bir yapay zeka sisteminin bu görevle tek başına başa çıkabileceğini gösterdi.
Ekip, bir DeepMind blog gönderisinde "Derin RL ve simülasyon ortamını birleştiren bir öğrenme mimarisi kullanarak, plazmayı hem sabit durumda tutabilen hem de farklı şekilleri doğru bir şekilde oluşturmak için kullanabilen kontrolörler oluşturduk" diye açıklıyor. Bu başarıya ulaşmak için araştırmacılar, yapay zeka sistemlerini, makine öğrenim sisteminin deneme yanılma yoluyla plazma manyetik hapsinin karmaşıklıklarında nasıl gezinileceğini öğrendiği bir tokamak simülatöründe eğitti. Mezun olduktan sonra AI, simülatörde öğrendiklerini gerçek dünyada uygulayarak bir sonraki seviyeye taşıdı.
RL sistemi, SPC değişken konfigürasyonlu tokamak'ı (TCV) çalıştırarak, reaktör içindeki plazmaya, daha önce bir TCV'de hiç görülmemiş bir şekil de dahil olmak üzere farklı şekiller verdi: cihazın içinde aynı anda iki plazmanın bir arada bulunduğu "damlacıkları" stabilize etti. AI, geleneksel şekillere ek olarak, plazma "negatif üçgen" ve "kar tanesi" şekillerini veren gelişmiş konfigürasyonlar da oluşturabilir.
Nükleer füzyon reaksiyonlarını sürdürebilirsek, bu tezahürlerin her birinin gelecekte enerji üretimi için farklı bir potansiyeli vardır. Bu sistem tarafından kontrol edilen konfigürasyonlardan biri olan "ITER-benzeri şekil", şu anda Fransa'da yapım aşamasında olan dünyanın en büyük nükleer füzyon deneyi olan Uluslararası Termonükleer Deneysel Reaktörde (ITER) gelecekteki çalışmalar için özellikle umut verici olabilir.
Araştırmacılara göre, bu plazma oluşumlarının manyetik kontrolü "pekiştirmeli öğrenmenin uygulandığı en karmaşık gerçek dünya sistemlerinden biri" ve gerçek dünyadaki tokamakların tasarımında radikal yeni bir yön sağlayabilir. Sadece bu değil, bazıları bunun füzyon reaktörlerindeki gelişmiş plazma kontrol sistemlerinin geleceğini temelden değiştireceğine inanıyor.
Ayrıca okuyun: