💥Управление плазмой ядерного синтеза c DL
Чтобы решить глобальный энергетический кризис, исследователи ищут источники чистой, безграничной энергии. Например, ядерный синтез - реакция, питающая звезды во Вселенной. На земле для этого можно использовать атомы водорода, разбивая и сплавляя их в экстремальных условиях в приборе токамак - вакуум, окруженный магнитными катушками. В нем плазма водорода горячее, чем ядро Солнца. Но поддерживать устройство в рабочем режиме очень сложно: система управления должна координировать множество магнитных катушек токамака и регулировать напряжение на них тысячи раз в секунду, чтобы гарантировать, что плазма никогда не коснется стенок сосуда, что может привести к потере тепла и, возможно, к повреждению. К этой задаче был успешно применено глубокое обучение с подкреплением, чтобы создать контроллеры, которые могут поддерживать стабильность плазмы и использоваться для точного придания ей различных форм.
Существующие системы управления плазмой сложны и требуют отдельных контроллеров для каждой из нескольких десятков магнитных катушек. Каждый контроллер использует алгоритмы для оценки свойств плазмы в режиме реального времени и соответствующей регулировки напряжения магнитов. Архитектура от исследователей Deep Mind AI и Швейцарского центра изучения плазмы использует единую нейронную сеть для одновременного управления всеми катушками, автоматически определяя, какие напряжения лучше всего подходят для достижения конфигурации плазмы непосредственно с датчиков.
https://deepmind.com/blog/article/Accelerating-fusion-science-through-learned-plasma-control