随着新的人工智能突破,核聚变又向前迈进了一步

随着新的人工智能突破,核聚变又向前迈进了一步

由于首次成功使用尖端人工智能系统在聚变反应堆内塑造过热氢等离子体,核聚变所承诺的绿色能源革命现在更近了一步。

成功的试验表明,人工智能的使用可能是长期寻找核聚变发电的一个突破——使其在现代电网中取代化石燃料和核裂变的引入更加接近。

“我认为人工智能将在未来的托卡马克控制和整个聚变科学中发挥非常重要的作用,”洛桑瑞士联邦理工学院 (EPFL) 的物理学家、该项目的负责人之一费德里科·费利奇 (Federico Felici) 说,告诉生活科学。“释放人工智能以获得更好的控制并找出如何以更有效的方式操作这些设备的潜力巨大。”

Felici 是一项新研究的主要作者,该研究描述了发表在《自然》杂志上的项目。他说,洛桑可变配置托卡马克(TCV)的未来实验将寻找进一步的方法将人工智能整合到聚变反应堆的控制中。“我们所做的实际上是一种原则证明,”他说。“我们对这第一步非常满意。”

Felici 和他在 EPFL 瑞士等离子体中心 (SPC) 的同事与英国公司 DeepMind(谷歌所有者 Alphabet 的子公司)的科学家和工程师合作,在 TCV 上测试人工智能系统。

环形聚变反应堆似乎是最有希望控制核聚变的类型。在法国建造的大型国际 ITER(拉丁语中的“道路”)项目正在使用托卡马克设计,一些支持者认为他们将在 2030 年将托卡马克装置投入商业运营。

人工智能

Felici 解释说,托卡马克主要由 19 个磁线圈控制,这些线圈可用于在聚变室内塑造和定位氢等离子体,同时引导电流通过。

线圈通常由一组独立的计算机控制器控制——一个用于实验中等离子体的每个方面——根据复杂的控制工程计算进行编程,具体取决于测试的特定条件。但他说,新的人工智能系统能够用一个控制器来操纵等离子体。

人工智能——由 DeepMind 开发的“深度强化学习”(RL)系统——首先接受了托卡马克模拟的训练——托卡马克是一种更便宜、更安全的替代品。

但是计算机模拟很慢:模拟几秒钟的实时托卡马克操作需要几个小时。此外,TCV 的实验条件每天都在变化,因此 AI 开发人员需要在模拟中考虑这些变化。

然而,当模拟训练过程完成时,人工智能与实际的托卡马克相耦合。

TCV 可以维持过热氢等离子体,通常温度超过 2.16 亿华氏度(1.2 亿摄氏度),最长持续 3 秒。在那之后,它需要 15 分钟来冷却和重置,并且每天通常会进行 30 到 35 次这样的“拍摄”,Felici 说。

在几天的时间里,TCV 在 AI 控制下总共完成了大约 100 次拍摄,他说:“我们希望我们可以获得不同的等离子体形状,并在各种条件下进行尝试。”

他说,尽管 TCV 没有使用会产生高水平核聚变的中子重氢等离子体,但人工智能实验导致了在托卡马克内部形成等离子体的新方法,这可能导致对整个聚变过程的更大控制。

整形等离子

Felici 说,人工智能被证明擅长以最常见的配置在托卡马克聚变室内定位和塑造等离子体,包括被认为是最有效的聚变配置的所谓雪花形状。

此外,它还能够将等离子体塑造成“液滴”——在室内分离出等离子体的上下环——这是以前从未尝试过的,尽管标准的控制工程技术也可以奏效,他说。

Felici 说,创建水滴形状“通过机器学习非常容易”。“我们可以要求控制器制作这样的等离子,然后人工智能想出了如何做到这一点。”

他说,研究人员还发现,人工智能使用电磁线圈以不同于标准控制系统的方式控制腔室内的等离子体。

“我们现在可以尝试将相同的概念应用于更复杂的问题,”他说。“因为我们正在获得更好的托卡马克行为模型,我们可以将这些工具应用于更高级的问题。”

TCV 的等离子体实验将支持 ITER 项目,这是一个巨大的托卡马克装置,预计将在 2035 年左右实现全面聚变。支持者希望 ITER 将开创利用核聚变产生可用电力的新方法,而不会产生碳排放,而且只有低水平的放射性。

TCV 实验还将为 DEMO 聚变反应堆的设计提供信息,这些反应堆被视为 ITER 的继任者,将为电网供电——这是 ITER 并非旨在做的事情。一些国家正在研究 DEMO 反应堆的设计;欧洲最先进的 EUROfusion 反应堆之一预计将于 2051 年开始运行。

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