Новые ИИ-модели нагрева плазмы исправляют вычисления термоядерных исследований
Новые модели искусственного интеллекта для нагрева плазмы работают быстрее и точнее, чем считалось возможным. Они также могут предсказывать нагрев плазмы в тех случаях, когда оригинальный численный код не справился.
Эти модели будут представлены 11 октября на 66-й ежегодной встрече Отделения физики плазмы Американского физического общества в Атланте.
Альваро Санчес-Виллар, младший физик-исследователь из Принстонской лаборатории физики плазмы Министерства энергетики США, сказал, что с помощью нового подхода можно обучить ИИ выходить за рамки ограничений имеющихся численных моделей. Санчес-Виллар является ведущим автором новой статьи об этой работе в журнале Nuclear Fusion. Проект охватывал пять исследовательских институтов.
Модели используют машинное обучение, чтобы предсказать поведение электронов и ионов в плазме при нагреве в ионном циклотронном диапазоне частот (ICRF).
Они обучаются на данных, сгенерированных компьютерным кодом. Хотя большая часть данных совпала с предыдущими результатами, в некоторых экстремальных сценариях данные оказались неожиданными.
Санчес-Виллар отмечает:
Мы наблюдали хаотичные скачки в произвольных местах». При этом не было физического объяснения этим скачкам. Наша суррогатная реализация была равноценна исправлению оригинального кода, но с более тщательной обработкой данных.
Как и ожидалось, модели улучшили скорость вычислений для нагрева ICRF: время сократилось с 60 секунд до 2 микросекунд. Это позволило ускорить моделирование без потери точности. Такое улучшение поможет изучить лучшие способы использования термоядерного синтеза в качестве источника энергии.
Иллюстрация: нейросеть
