Искусственный интеллект научился предсказывать успех термоядерного синтеза – и это работает

Искусственный интеллект обеспечил значительный прирост эффективности одной из крупнейших установок термоядерного синтеза в мире – но что именно это значит?

В исследовании, опубликованном в журнале Science, ученые из Национальной лаборатории Лоуренса Ливермора сообщают, как их новая модель глубокого обучения точно предсказала результаты эксперимента по синтезу 2022 года в Национальном комплексе зажигания (NIF). Модель, которая оценила вероятность зажигания в том эксперименте в 74%, превосходит традиционные методы суперкомпьютерного моделирования, охватывая больше параметров с более высокой точностью.

Соавтор исследования Келли Хамбирд рассказала изданию Gizmodo:

Что нас восхищает в этой модели – это возможность целенаправленно выбирать параметры будущих экспериментов, максимизирующие вероятность успеха каждый раз.

Даже такая крупная и хорошо оснащенная установка, как NIF, может проводить лишь несколько десятков попыток зажигания в год – на самом деле очень немного, учитывая, какую обширную территорию нам нужно охватить.

Сегодня атомные электростанции работают на основе ядерного деления, которое использует энергию, выделяющуюся при расщеплении тяжелых атомов, таких как уран. Исследователи стремятся перейти к термоядерному синтезу – процессу, объединяющему легкие атомы водорода для высвобождения колоссальных объемов энергии.

Синтез производит больше энергии и не создает вредных радиоактивных побочных отходов, поэтому использование синтеза в качестве надежного источника энергии значительно помогло бы переходу общества к устойчивой энергетике. Хотя в этой области достигнуты многообещающие успехи, большинство специалистов сходятся во мнении, что мы все еще далеки от коммерческого внедрения термоядерного синтеза.

Эксперименты по синтезу в NIF управляются лазерами. Сначала лазеры нагревают золотой цилиндр, называемый гольраумом, который затем излучает поток мощных рентгеновских лучей. Экстремальные температуры сжимают топливные капсулы, содержащие дейтерий и тритий – два изотопа водорода, используемые в экспериментах по синтезу. В идеальном сценарии это запускает достаточное количество реакций синтеза дейтерия и трития, чтобы произвести больше энергии, чем потребляют лазеры.

Компьютерное моделирование не может надежно предсказать всю физику этого процесса. Отчасти это происходит потому, что код часто упрощается, чтобы быть "вычислительно управляемым", но сами симуляции также могут вносить некоторые ошибки. Даже если принять все возможные меры предосторожности, компьютерам все равно требуются дни для завершения расчетов.

В результате команда Хамбирд объединила "ранее собранные данные NIF, высокоточное физическое моделирование и знания экспертов в предметной области" для создания комплексного набора данных. После этого они загрузили данные в современные суперкомпьютеры, которые провели статистический анализ продолжительностью более 30 миллионов часов процессорного времени.

По сути, мы составили распределение того, что может пойти не так в NIF.

Все различные способы, которыми мы наблюдали имплозии. Иногда лазер не срабатывает именно так, как вы хотели. Иногда в вашей мишени есть дефекты, которые могут привести к не самым лучшим результатам.

Реальные результаты

Модель позволяет исследователям заранее определять эффективность их экспериментального проекта, экономя значительное время и деньги. Хамбирд использовала модель для оценки собственного дизайна эксперимента 2022 года, которая точно описала результаты конкретного запуска заранее. В частности, Хамбирд была рада видеть, что последующие корректировки физики модели повысили точность ее прогнозов с 50 до 70%.

По мнению Хамбирд, сила новой модели заключается в том, что она принимает и воспроизводит несовершенства реального мира – будь то недостаток инструмента, исследовательского дизайна или просто какая-то хитрость природы. В то же время это напоминание о том, что, хотя быстрый прогресс увлекателен, часто все требует много времени и даже может привести к полному провалу.

Люди работают над синтезом десятилетиями... Мы не должны сильно расстраиваться, когда что-то не работает. Тот факт, что мы иногда получаем 1 мегаджоуль выхода вместо двух, не должен нас расстраивать, потому что не так давно мы получали только 10 килоджоулей. Это огромный шаг вперед для исследований и, надеюсь, огромный шаг вперед для чистой энергии в будущем.

Стартап по термоядерному синтезу утверждает, что нашел способ превращать ртуть в золото

Немецкий стеллатор установил рекорд продолжительности термоядерного синтеза в 43 секунды, приблизив человечество к неограниченной энергии

Скорее всего, ИИ станет важным, хоть и не единственным, ключом по достижению коммерческого термоядерного синтеза, однако, пройдет еще много времени, прежде чем технология станет использоваться повсеместно.