חוקרים בפרינסטון ובמעבדת הפיזיקה לפזמה של פרינסטון השתמשו בהצלחה בלמידת מכונה כדי לדכא פרצי אנרגיה בקצוות של פלזמה בכורי היתוך, תוך שיפור הביצועים ללא נזק. קרדיט: twoday.co.il.com
צוות מפרינסטון פיתח א למידת מכונה שיטה לשלוט פְּלַסמָה פרצי קצה בכורי היתוך, השגת ביצועים גבוהים ללא אי יציבות והפחתת זמני החישוב באופן דרמטי עבור התאמות מערכת בזמן אמת.
השגת תגובת היתוך מתמשכת היא פעולת איזון מורכבת אך עדינה. זה דורש ים של חלקים נעים כדי להתאחד כדי לשמור על פלזמה בעלת ביצועים גבוהים: כזו שהיא צפופה מספיק, מספיק חמה ומסוגרת מספיק זמן כדי שיתרחש היתוך.
עם זאת, בעוד החוקרים דוחפים את הגבולות של ביצועי הפלזמה, הם נתקלו באתגרים חדשים לשמירת שליטה על פלזמות, כולל כזה הכרוך בפרצי אנרגיה שנמלטים מקצה פלזמה חמה במיוחד. פרצי קצה אלו משפיעים לרעה על הביצועים הכוללים ואף פוגעים ברכיבים הפונים לפלסמה של כור לאורך זמן.
פריצת דרך בדיכוי אי-יציבות הקצה
כעת, צוות חוקרי היתוך בראשות מהנדסים בפרינסטון ומעבדת הפיזיקה הפלזמה של פרינסטון (PPPL) של משרד האנרגיה האמריקני פרסמו בהצלחה שיטות למידת מכונה כדי לדכא את חוסר היציבות המזיקות הללו – מבלי להקריב את ביצועי הפלזמה.
תיאור של טוקאמק. קרדיט: Bumper DeJesus, מרכז Andlinger לאנרגיה וסביבה
עם הגישה שלהם, המייעלת את תגובת הדיכוי של המערכת בזמן אמת, צוות המחקר הוכיח את ביצועי ההיתוך הגבוהים ביותר ללא נוכחות של פרצי קצה בשני מתקני היתוך שונים – כל אחד עם סט פרמטרים הפעלה משלו. החוקרים דיווחו על ממצאיהם ב-11 במאי תקשורת טבעהמדגיש את הפוטנציאל העצום של למידת מכונה ומערכות בינה מלאכותית אחרות כדי לבטל במהירות אי יציבות בפלזמה.
"לא רק שהראינו שהגישה שלנו מסוגלת לשמור על פלזמה בעלת ביצועים גבוהים ללא חוסר יציבות, אלא גם הראנו שהיא יכולה לעבוד בשני מתקנים שונים", אמר מנהיג המחקר אגמן קולמן, פרופסור חבר להנדסת מכונות וחלל והאנדלינגר. המרכז לאנרגיה וסביבה. "הוכחנו שהגישה שלנו היא לא רק יעילה – היא גם רב-תכליתית."
התמודדות עם אתגרי מצב כליאה גבוהה
חוקרים התנסו זה מכבר בדרכים שונות להפעלת כורי היתוך כדי להשיג את התנאים הדרושים להיתוך. בין הגישות המבטיחות ביותר היא הפעלת כור במצב כליאה גבוהה, משטר המאופיין ביצירת שיפוע לחץ תלול בקצה הפלזמה המציע כליאת פלזמה משופרת.
עם זאת, מצב הכליאה הגבוהה בא באופן היסטורי יד ביד עם חוסר יציבות בקצה הפלזמה, אתגר שדרש מחוקרי היתוך למצוא דרכים יצירתיות לעקיפת הבעיה.
תיקון אחד כרוך בשימוש בסלילים המגנטיים המקיפים כור היתוך כדי להחיל שדות מגנטיים על קצה הפלזמה, לשבור את המבנים שאחרת עלולים להתפתח לאי יציבות קצה מלאה. עם זאת, פתרון זה אינו מושלם: על אף שהוא מוצלח בייצוב הפלזמה, יישום ההפרעות המגנטיות הללו מוביל בדרך כלל לביצועים כלליים נמוכים יותר.
"יש לנו דרך לשלוט בחוסר היציבות האלה, אבל בתורו, נאלצנו להקריב ביצועים, וזה אחד המניעים העיקריים לפעול במצב הכליאה הגבוהה מלכתחילה", אמר קולמן, שהוא גם צוות פיזיקאי מחקר ב PPPL.
אובדן הביצועים נובע בחלקו מהקושי לייעל את הצורה והמשרעת של ההפרעות המגנטיות המופעלות, אשר בתורו נובע מהעוצמה החישובית של גישות אופטימיזציה קיימות מבוססות פיזיקה. שיטות קונבנציונליות אלו כוללות קבוצה של משוואות מורכבות ויכולות להימשך עשרות שניות לייעל נקודת זמן בודדת – רחוק מלהיות אידאלי כאשר התנהגות פלזמה יכולה להשתנות תוך אלפיות שניות בלבד. כתוצאה מכך, חוקרי היתוך נאלצו לקבוע מראש את הצורה והמשרעת של ההפרעות המגנטיות לפני כל ריצת היתוך, ואיבדו את היכולת לבצע התאמות בזמן אמת.
"בעבר, הכל היה צריך להיות מתוכנת מראש", אמר הסופר הראשון SangKyeun Kim, חוקר צוות ב-PPPL וחוקר פוסט-דוקטורט לשעבר בקבוצתו של קולמן. "המגבלה הזו הקשתה על אופטימיזציה אמיתית של המערכת, כי זה אומר שלא ניתן לשנות את הפרמטרים בזמן אמת בהתאם לאופן שבו תנאי הפלזמה מתפתחים."
שיפור ביצועי Fusion עם AI
גישת למידת המכונה של הצוות בראשות פרינסטון מקצצת את זמן החישוב מעשרות שניות לסולם אלפיות השנייה, ופותחת את הדלת לאופטימיזציה בזמן אמת. מודל למידת המכונה, המהווה תחליף יעיל יותר עבור מודלים קיימים מבוססי פיזיקה, יכול לנטר את מצב הפלזמה בין אלפית השנייה לשנייה ולשנות את המשרעת והצורה של ההפרעות המגנטיות לפי הצורך. זה מאפשר לבקר ליצור איזון בין דיכוי פרץ קצוות וביצועי היתוך גבוהים, מבלי להקריב אחד עבור השני.
"עם מודל הפונדקאית למידת מכונה שלנו, צמצמנו את זמן החישוב של קוד שרצינו להשתמש בו בסדרי גודל", אמר הסופר הראשון ריקרדו שושה, חוקר פוסט-דוקטורט ב-PPPL ולשעבר סטודנט לתואר שני בקבוצתו של קולמן.
מכיוון שהגישה שלהם מבוססת בסופו של דבר בפיזיקה, החוקרים אמרו שזה יהיה פשוט ליישם מכשירי היתוך שונים ברחבי העולם. במאמר שלהם, למשל, הם הדגימו את הצלחת הגישה שלהם הן בטוקאמק KSTAR בדרום קוריאה והן בטוקאמק DIII-D בסן דייגו. בשני המתקנים, שלכל אחד מהם יש סט סלילים מגנטיים ייחודיים, השיטה השיטה חסימה חזקה וביצועי היתוך גבוהים ללא התפרצויות קצוות פלזמה מזיקים.
"חלק מהגישות של למידת מכונה זכו לביקורת על כך שהן מונעות נתונים בלבד, כלומר הן טובות רק כמו כמות הנתונים האיכותיים עליהם הם מאומנים", אמר Shousha. "אבל מכיוון שהמודל שלנו הוא תחליף של קוד פיזיקה, ועקרונות הפיזיקה חלים באותה מידה בכל מקום, קל יותר להוציא את העבודה שלנו להקשרים אחרים."
סיכויי עתיד למערכות בקרת היתוך
הצוות כבר פועל לשכלל את המודל שלהם כך שיתאים להתקני היתוך אחרים, כולל כורים עתידיים מתוכננים כמו ITER, שנמצא כעת בשלבי בנייה.
תחום עבודה פעיל אחד בקבוצת קולמן כולל שיפור יכולות הניבוי של המודל שלהם. לדוגמה, המודל הנוכחי עדיין מסתמך על מפגש עם כמה פרצי קצה במהלך תהליך האופטימיזציה לפני עבודה יעילה, מה שמציב סיכונים לא רצויים לכורים עתידיים. אם במקום זאת החוקרים יוכלו לשפר את יכולתו של המודל לזהות את המבשרים לאי היציבות המזיקות הללו, ייתכן שניתן יהיה לייעל את המערכת מבלי להיתקל בפרץ קצה אחד.
קולמן אמר כי העבודה הנוכחית היא דוגמה נוספת לפוטנציאל של AI להתגבר על צווארי בקבוק ארוכי שנים בפיתוח כוח היתוך כמשאב אנרגיה נקייה. בעבר, חוקרים בראשות קולמן פרסו בהצלחה בקר AI נפרד כדי לחזות ולהימנע מסוג אחר של אי יציבות פלזמה בזמן אמת ב-DIII-D tokamak.
"עבור רבים מהאתגרים שעמדנו בפנינו עם היתוך, הגענו לנקודה שבה אנו יודעים כיצד לגשת לפתרון אך הוגבלנו ביכולתנו ליישם את הפתרונות הללו על ידי המורכבות החישובית של הכלים המסורתיים שלנו", אמר קולמן. . "גישות למידת מכונה אלו פתחו דרכים חדשות לגשת אל אתגרי ההיתוך הידועים הללו."
הנייר, "ביצועי היתוך גבוהים ביותר ללא פרצי אנרגיית קצה מזיקים בטוקאמק", פורסם ב-11 במאי ב-Nature Communications. בנוסף לקולמן, קים ושושה, מחברים שותפים כוללים את SM Yang, Q. Hu, A. Bortolon ו-J. Snipes מ-PPPL; א ג'ללוונד של אוניברסיטת פרינסטון; SH Han, YM Jeon, MW Kim, WH Ko ו-JH Lee ממכון קוריאה לאנרגיית פיוז'ן; J.-K. פארק וי.-ש. Na של האוניברסיטה הלאומית של סיאול; NC Logan, AO Nelson, C. Paz-Soldan, ו-A. Battey of אוניברסיטת קולומביה; ר' נאזיקיאן מהאטומיס הכללי; ר' וילקוקס מאוק רידג' המעבדה הלאומית; R. Hong ו-T. Rhodes מאוניברסיטת קליפורניה, לוס אנג'לס; ו-G. Yu מאוניברסיטת קליפורניה, דייויס. העבודה נתמכה על ידי משרד האנרגיה של ארה"ב, קרן המחקר הלאומית של קוריאה ומכון קוריאה לאנרגיית פיוז'ן.
