На этой неделе интересное событие возглавило заголовки в области науки и техники.
Событие произошло в национальной лаборатории термоядерного синтеза DIII-D в Сан-Диего, где исследователи из Принстона совершили большой прорыв в создании чистой энергии с помощью термоядерного синтеза.
Они обучили ИИ-алгоритм стабилизировать ранее нестабильную плазму, генерируемую в реакторе термоядерного синтеза.
Это может вас не удивить, но это действительно важно!
Насколько важно, спросите вы?
Если решить эту проблему, энергия термоядерного синтеза обеспечит человечество практически неисчерпаемым источником энергии.
Это означает конец сжиганию ископаемого топлива для производства электричества, бесконечный запас чистой воды из морской воды и неограниченный источник энергии для запуска стольких космических кораблей, сколько захочется.
Такой сценарий звучит суперутопично, и я довольно оптимистичен, что это может стать нашей новой реальностью раньше, чем мы представляем.
Эта история — это глубокое погружение в то, что такое термоядерный синтез и как ИИ ускоряет наш прогресс к нему с чрезвычайно высокой скоростью.
Что такое термоядерный синтез?
Термоядерный синтез — это реакция, в которой два или более атомных ядра объединяются, образуя одно или несколько других атомных ядер (и некоторые другие субатомные частицы, такие как нейтроны или протоны).
Атомные ядра, которые обычно сливаются в этой реакции, — это дейтерий и тритий (изотопы водорода), как показано на диаграмме ниже.\
Слияние дейтерия с тритием создает гелий-4, высвобождает нейтрон и выделяет 17.59 МэВ энергии (Источник: Wikimedia Commons). Реакция приводит к высвобождению огромного количества энергии.
Как показано на приведенной выше диаграмме, в результате реакции образуется атом гелия-4 вместе с нейтроном, и реакция высвобождает 17.59 МэВ энергии.
Для сравнения, это примерно в 4 миллиона раз больше, чем энергия, выделяемая при сгорании эквивалентной массы угля, нефти или газа!
Проблемы с термоядерным синтезом
Эта реакция синтеза не является редким явлением.
Она происходит каждый день на наших глазах.
Это реакция, которая питает наше солнце и другие звезды, где атомы водорода сливаются, образуя гелий при экстремальных температурах и давлениях, создаваемых гравитацией.
При этих температурах и давлениях вещество переходит в состояние плазмы (четвертое состояние вещества).
Электроны отрываются от атомов, образуя высокоэнергетическую смесь ионов и электронов!
Воссоздание такой же реакции на Земле было проблемой для человечества.
Существует несколько причин для этого, две основные из которых:
- Энергия, затрачиваемая на создание таких высоких температур и давлений внутри реакторов синтеза, значительно превышает ту, которая генерируется в настоящее время достижимым процессом синтеза.
- Чрезвычайно горячая плазма (достаточно горячая, чтобы плавить все, что попадет на ее пути) должна быть изолирована от стенок реактора достаточно долго, чтобы позволить ядрам сливаться. Это оказалось сложной задачей, поскольку генерируемая плазма очень нестабильна.
Текущие реакторы ядерного деления
На данный момент мы уже производим энергию с помощью ядерных реакций.
Для тех, кто не знаком с ядерными реакторами, сейчас используются реакторы, в которых происходит реакция ядерного деления (не синтеза), включающая расщепление тяжелых атомных ядер, таких как уран, с выделением энергии.
При сравнении этих процессов с точки зрения выхода энергии, термоядерный синтез — в случае успеха — высвобождает примерно в 4 раза больше энергии на единицу массы топлива, чем деление.
Подробный взгляд на современные технологии термоядерного синтеза
Давайте вернемся к термоядерному синтезу!
На сегодняшний день два основных типа ядерных реакторов, с которыми работают, — это токамаки и стеллараторы.
Токамак (токамáк)
Токамаки — это наиболее исследуемый тип реакторов для термоядерного синтеза.
Первый токамак был построен в СССР, это тип реактора, который использует мощное магнитное поле для удержания плазмы внутри него в форме тора или пончика.
Магнитное поле внутри токамака (Источник: Wikimedia Commons). Основные компоненты токамака:
Вакуумный сосуд — окружает генерируемую плазму Тороидальные магнитные катушки — оборачиваются вокруг тора, создавая магнитное поле параллельно длинной оси тора. Полоидальные магнитные катушки — расположены сверху и снизу кольца плазмы или действуют как центральный соленоид, создавая магнитное поле, которое оборачивается вокруг тора вертикально Дивертор — компонент в нижней части вакуумного сосуда, который извлекает тепло и отходы из плазмы Бланкет — поглощает нейтроны, генерируемые во время синтеза. Эта энергия преобразуется в тепловую энергию и собирается охлаждающей водой, которая позже используется для производства электричества. Первая стенка — самый внутренний слой бланкета, который напрямую сталкивается с плазмой Криостат — система охлаждения реактора Датчики, камеры и другие диагностические инструменты — для мониторинга поведения плазмы Актуаторы — устройства, которые помогают контролировать и регулировать различные части токамака для поддержания стабильности плазмы и условий, необходимых для синтеза Особенно стоит отметить ITER (Международный термоядерный экспериментальный реактор) — самый большой проект токамака в мире, который строится как многонациональный совместный проект на юге Франции.
Он нацелен на производство 500 МВт мощности и на получение в 10 раз больше энергии, чем затрачивается на его работу, используя реакцию синтеза.
Стеллараторы
Это другой тип реакторов для термоядерного синтеза, который использует внешние магниты для удержания плазмы внутри.
Wendelstein 7-X (W7-X) в Германии является крупнейшим стелларатором, работающим сегодня.
Недавний эксперимент: Большой прорыв к устойчивому термоядерному синтезу
Как было описано ранее, контроль за генерируемой плазмой внутри реактора на достаточно длительное время для обеспечения процесса синтеза оказался довольно сложной задачей.
Это связано с тем, что плазма очень нестабильна и быстро разрушается.
Наиболее доминирующая причина нарушения плазмы — это явление, известное как разрывная неустойчивость.
Проще говоря, это относится к развитию в плазме внутри токамака "разрыва" в магнитном поле, которое должно удерживать ее стабильной.
Недавно был проведен значительный эксперимент на токамаке DIII-D, крупнейшем объекте магнитного синтеза в Соединенных Штатах.
В отличие от предыдущих попыток, они использовали модель ИИ в реакторе, чтобы снизить вероятность разрывной неустойчивости плазмы.
Эта модель была специально обучена предотвращать начало разрывной неустойчивости (а не подавлять ее после возникновения).
Результаты эксперимента оказались удивительно феноменальными!
Графики показывают, что контроль ИИ в эксперименте привел к множеству улучшений:
Реактор работал на более высоком уровне производительности, не становясь нестабильным. Это предотвратило разрываемость/неустойчивость плазмы. Зафиксировано более высокое и более стабильное нормализованное давление в течение времени внутри реактора.
Глубокое погружение в ИИ-модель
Исследователи использовали подход глубокого обучения с подкреплением (DRL) для решения этой задачи.
Контроллер ИИ, в основе которого лежит глубокая нейронная сеть (DNN), был обучен с использованием алгоритма обучения с подкреплением (RL).
Эта DNN разработала стратегию действий, нацеленную на получение более высоких вознаграждений в данной среде, что в данном случае включало управление реактором токамака для производства энергии термоядерного синтеза.
Динамическая модель предоставила симулированную среду, которая позволила ИИ-контроллеру предсказывать результаты своих действий и учиться на них во время тренировочной фазы.
Входные данные для динамической модели включали:
- 1-D сигналы состояния плазмы,
- скалярные сигналы предложенных актуаторов.
Выходные данные из нее были:
- нормализованное плазменное давление (βN),
- метрика разрываемости (непрерывное значение от 0 до 1), через 25 мс после действия ИИ-контроллера.
Архитектура динамической модели показана ниже.
Процесс обучения
Сначала случайные профили плазмы были выбраны из экспериментальных данных для подачи как в динамическую модель, так и в ИИ-контроллер.
ИИ-контроллер наблюдал за профилями плазмы и определял действие.
Затем динамическая модель предсказывала будущее нормализованное плазменное давление (βN) и разрываемость.
Наконец, вознаграждение оценивалось из предсказанного состояния для оптимизации ИИ-контроллера.
После обучения с помощью глубокого обучения с подкреплением ИИ-контроллер определил высокоуровневые команды управления токамаком, которые затем передавались в систему управления плазмой (PCS).
PCS затем рассчитывала необходимые низкоуровневые сигналы управления для реализации этих команд, управляя магнитными катушками и отдельными лучами для достижения желаемых условий плазмы.
Результаты из экспериментальной ИИ-модели очень многообещающие и приблизили человечество на шаг ближе к чистой, обильной энергии.
***
(информация Источник: Wikimedia Commons не корректировалась)
Свежие комментарии