Термоядерный синтез – процесс, питающий энергией Солнце, – давно считается одним из самых перспективных направлений чистой энергетики. В отличие от ископаемого топлива, он не производит парниковых газов, а в отличие от ядерного деления – не создает долгоживущих радиоактивных отходов. Теоретически термоядерные реакторы способны обеспечить человечество практически безграничной электроэнергией за счет слияния легких атомных ядер при экстремально высоких температурах, высвобождая колоссальное количество энергии.
Главная сложность на пути к этой цели – управление плазмой, сверхгорячим и электрически заряженным газом, в котором и происходит реакция синтеза. Поддержание стабильности плазмы внутри реактора и предотвращение ее разрушительного контакта со стенками установки является одним из ключевых препятствий для создания надежного источника энергии. Команда исследователей из Китая нашла решение этой проблемы, обратившись к возможностям искусственного интеллекта (ИИ) для оптимизации безопасности и производительности термоядерных установок.
Прорыв совершила группа ученых под руководством профессора Сунь Ювэня из Института физических наук в Хэфэе, входящего в состав Китайской академии наук. Исследователи разработали две системы искусственного интеллекта, значительно улучшающие контроль над процессами в реакторе. Первая система действует как предиктор срывов плазмы, фокусируясь на нестабильностях, известных как «запертые моды». Эти явления могут приводить к внезапным и разрушительным сбоям в работе реактора. Используя модели на основе деревьев решений, ИИ не просто сигнализирует о потенциальной проблеме, но и объясняет причины своего прогноза, что делает его более прозрачным по сравнению с обычными системами типа «черный ящик». Испытания показали точность прогнозирования в 94%, при этом предупреждения поступали за 137 миллисекунд до срыва – это критически важное время для реакции операторов.
Второй инструмент на базе ИИ применяет иной подход, отслеживая рабочие состояния плазмы в режиме реального времени. Ранее для классификации различных условий, таких как режим низкого удержания (L-режим) и высокого удержания (H-режим), а также для обнаружения опасных локализованных мод на краю плазмы (ELM), использовались отдельные модели. Команда из Хэфэя объединила эти задачи в единой многозадачной модели, что повысило ее точность и надежность. Результаты продемонстрировали успешность в 96,7% случаев при корректной идентификации состояния плазмы.
Эти инновации знаменуют собой важный шаг на пути к созданию интеллектуальных систем управления, необходимых для термоядерных реакторов следующего поколения. Предсказывая срывы до их возникновения и точно определяя состояние плазмы, системы ИИ не только защищают дорогостоящее оборудование, но и углубляют понимание учеными физики плазменных процессов. Пока страны мира соревнуются в освоении потенциала термоядерной энергии, подобные прорывы приближают мечту о безопасном, устойчивом и почти безграничном источнике энергии к реальности. С интеграцией искусственного интеллекта термоядерные установки могут однажды превратиться из экспериментальных объектов в основу глобальной чистой энергетики.
