Исследователи швейцарского Центра изучения плазмы и компания DeepMind совместно разработали модель искусственного интеллекта, позволяющую задавать конфигурацию плазмы в устройствах для изучения управляемых термоядерных реакций (токамаках).
Швейцарский Центр исследования плазмы (SPC, Swiss Plasma Center) при Федеральной политехнической школе в Лозанне (EPFL) несколько десятков лет занимается физикой плазмы и разрабатывает методы удержания последней в задачах управляемого термоядерного синтеза. Научно-исследовательская компания DeepMind, в 2014 году приобретённая Google, известна разработками в области искусственного интеллекта. Некоторые её достижения на слуху — применение ИИ в исследовании структуры белка (об этом см., например, отдельную большую статью на нашем сайте) и проект AlphaGo для игры в го (об этом также есть заметка). Совместная работа двух исследовательских групп в этот раз позволила разработать метод управления магнитным полем для удержания плазмы, используя ИИ-модели глубокого обучения. Статья об этой разработке появилась в середине февраля 2022 года в Nature.
Реакции термоядерного синтеза происходят в звёздах, но в этом случае атомы водорода могут сблизиться на достаточно маленькое расстояние для начала ядерной реакции за счёт сильного гравитационного поля звезды. В земных условиях для поддержания реакции в экспериментальных установках исследования термояда используются наборы мощных магнитных катушек. Они позволяют удержать неустойчивую плазму в замкнутом пространстве. При этом удержание возможно только с очень точной подстройкой магнитного поля, чтобы плазма не касалась стенок сосуда и термоядерные реакции не затухли. Без магнитного удержания плазма не может существовать сколько-нибудь длительное время и просто рассеивается.
Разработка новых конфигураций содержащей плазму рабочей области — очень трудоёмкое занятие, требующее значительных вычислительных мощностей и времени. Экспериментирование с формой плазменных «пузырей» необходимо для нахождения оптимальной конфигурации с точки зрения выделяемой в термоядерных реакциях мощности и чистоты плазмы. Используемые системы управления существенно опираются на компьютерные модели и численные расчёты. Вычислительные задачи в этой области, по-видимому, находятся близко к технологическому пределу возможностей на сегодня. То же самое можно сказать сразу про несколько инженерных аспектов управляемого термояда. Из-за этого ожидаемые сроки внедрения в эксплуатацию почти любого проекта термоядерного реактора с минимальной окупаемостью определяют как «следующие двадцать-тридцать лет», но этот временной горизонт остаётся более или менее неизменным с 1960-х годов и первых проектов токамаков.
Компания DeepMind разработала систему искусственного интеллекта, обеспечивающую автономное управление плазмой. Модель глубокого обучения с подкреплением может управлять 19 магнитными катушками на токамаке TCV (Tokamak à configuration variable, «Токамак с управляемой конфигурацией») в швейцарском Центре исследования плазмы, на котором проводят исследования искусственного термоядерного синтеза для будущих термоядерных реакторов. В частности, установка используется в крупном международном проекте экспериментального реактора ITER, который планируется запустить в 2025 году.
Нейронная сеть на этапе обучения наблюдает за изменением формы плазмы в зависимости от конфигурации 19 управляющих магнитных катушек на устройстве TCV. Затем она получает задание создать плазменный сгусток определённой формы. Удалось получить несколько «фигур» плазмы в сосуде, включая экзотические комбинации, например, сгусток удалось разделить на две капли, одновременно удерживая их в равновесии. Разные фигуры выбираются не только из-за красоты: определённые конфигурации плазменного «пузыря» представляют особый интерес для физики плазмы и астрофизики, в частности, среди полученных объектов есть формы, которые плазма должна принять в строящемся реакторе ITER.
