Нейросеть от DeepMind научилась удерживать плазму в токамаке

Британская DeepMind (входит в Google) совместно с коллегами из Швейцарского центра плазмы (SPC) Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) разрабатывает алгоритмы искусственного интеллекта для управления термоядерным реактором. Пока ученые добились того, что ИИ может удерживать плазму в токамаке.

Плазма в токамаке удерживается магнитными катушками. В действующих термоядерных установках катушками управляют, используя набор независимых контроллеров, которые программируются на основе сложных физических расчетов. Искусственный интеллект может манипулировать плазмой с помощью всего одного контроллера, доказали европейские разработчики. Так быстрее, эффективнее и в перспективе дешевле.

Система создана на основе метода глубокого обучения с подкреплением (deep reinforcement learning, RL), разработанного DeepMind. Сначала нейросети показали реакции плазмы на серию комбинаций параметров электромагнитов, а затем научили управлять плазмой на программном симуляторе. После этого систему протестировали на действующей установке TCV (tokamak à configuration variable — ​токамак с управляемой конфигурацией) в EPFL. Она успешно удерживала плазму в течение трех секунд.

Один из авторов разработки, представитель SPC Федерико Феличи, рассказал, что работа над алгоритмом началась еще в 2018 году. Требуются часы, чтобы смоделировать всего несколько секунд работы токамака в реальном времени, а вариантов поведения плазмы — ​множество. «Мы продемонстрировали алгоритм для управления магнитными катушками в токамаке, но есть много других проблем управления, например, в процессах нагрева и подпитки плазмы. Будет интересно использовать ИИ для решения и этих задач», — ​отметил Федерико Феличи.

Кстати, это не первый опыт применения нейросетевых алгоритмов в термоядерных исследованиях. Год назад докторант Технического университета Эйндховена (Нидерланды) Аарон Хо использовал искусственный интеллект для моделирования поведения плазмы в токамаке.