Os sistemas de fusão da Commonwealth (SCS), o Departamento de Energia dos EUA (DOE), uma parceria público-privada entre o Princeton Plasma Physics Laboratory (PPL) e o Laboratório Nacional de Ok Ridge, levou a uma nova abordagem de inteligência artificial (AII) de uma embarcação de fusão como “embarcação de punção”.
Conhecida como HIT-ML, o novo software de IA pode formar a base que dá velocidade significativamente ao design de futuros sistemas de fusão. Este software nacional pode tomar boas decisões durante a operação de fusão, ajustando o plasma plasmático, para que problemas em potencial falhem antes do início.
“Esta pesquisa mostra que você pode pegar um código existente e criar um substituto da IA que acelerará suas respostas úteis e abre maneiras interessantes de controlar e planejar”, um artigo co-autores da Fusion Engineering e falou sobre o Desig para cabeças de engenharia digital no PPPPL.
A fusão, a reação que alimenta o sol e as estrelas, pode fornecer possíveis quantidades ilimitadas de eletricidade à terra. Para usá -lo, os pesquisadores precisam superar os principais desafios científicos e de engenharia. Um desses desafios é lidar com o calor intenso do plasma, que é limitado ao uso de campos magnéticos em um vaso de fusão conhecido como tokamak a uma temperatura quente que a raiz do sol. A chave para trazer o poder de fusão para a grade que assume onde o calor atingirá e que parte do Tokamac estará segura na sombra das outras partes.
“Os elementos voltados para o plasma de Tokamac podem entrar em contato com o plasma, que é muito quente e pode derreter ou danificar esses ingredientes”, diz o físico de pesquisa associado do PPPPL e o primeiro autor no Hit-ML Paper, diz Domenica Corona Rivera. “O pior que pode acontecer é que você precisa interromper a operação”.
O PPPL amplia seu impacto por meio de parceria público-privada
O calor-ML foi criado especialmente para imitar uma pequena parte da faísca: um tokamak em construção pelo CFS. A Agência de Massachusetts espera mostrar força líquida até 20227, o que significa que as faíscas geram mais energia do que sua alimentação.
Esse objetivo e um grande desafio de computação é imitar como o calor afeta o interior da faísca. Para quebrar o desafio em algo gerenciável, a equipe concentrou -se em uma parte da faísca em que o plasma mais intenso atinge o existe até a parede. Essa parte específica do Tokamac apresenta 15 telhas na parte inferior da máquina, parte do sistema de drenagem da máquina que será a vítima mais térmica.
Para criar essa simulação nacional, os pesquisadores a produzem como uma máscara de sombra. A máscara de sombra é o mapa 3D da sombra magnética, que é a área específica da superfície do elemento interno de um sistema de fusão que é protegido do calor direto. A localização desses tons depende do tamanho do interior do Tokamac e se comunica com as linhas do magnífico campo que limita o plasma.
Criando simulações para otimizar a maneira de gerenciar sistemas de fusão
Basicamente, um programa de computador de código aberto chamado Hit ou Hit Flux Engineering Analysis conta essas máscaras de sombra. O diretor do CFS, Tom Lubby, criou o diretor do CFS, Tom Lubby, durante seu trabalho de doutorado, agora com o líder da equipe de diagnóstico da Spark, Matt Renke, e o primeiro sistema existente para a máquina nacional de atualização da Taurus Round Taurus do PPPL.
Para ver se a linha que cruza as partes internas do Tokamac para ver as linhas de campo magnéticas da superfície de um material. Se essa é a área em que a região foi marcada como “sombreada”. No entanto, houve um obstáculo significativo ao processo de detectar essas linhas e onde elas cruzam a geometria da máquina 3D. Pode levar cerca de 30 minutos para uma única simulação e mais para alguma geometria complexa.
O térmico supera essa barreira, acelera os cálculos em alguns milissegundos. Ele usa uma rede neural profunda: um tipo de IA que possui camadas ocultas de operações e parâmetros matemáticos que se aplicam aos dados para aprender a executar tarefas específicas procurando padrões. A rede neural profunda do Heat-ML foi treinada usando um banco de dados de cerca de 1000 Spark simulação do calor para aprender a calcular a máscara de sombra.
Atualmente, o HIT-ML está vinculado ao design específico do sistema existente no Spark; Ele simplesmente funciona para essa pequena parte desse tokamac especial e é uma configuração Al Chusic do código de calor. No entanto, a equipe de pesquisa calcula máscaras de sombra para qualquer tamanho e tamanho existem sistemas, além de expandir suas capacidades para o restante dos elementos de rosto de plasma dentro do Tocamak.
O DOE apoiou este trabalho no de-AC02-09CH11466 e no Contrato D-AC05-00222725 e também recebeu suporte ao CFS.
