Машинное обучение облегчает «отслеживание турбулентности» в термоядерных реакторах

Jan 20, 2024

Изображения для загрузки на веб-сайте офиса новостей MIT предоставляются некоммерческим организациям, прессе и широкой публике в соответствии с некоммерческой лицензией Creative Commons «С указанием авторства». Вы не можете изменять предоставленные изображения, кроме как обрезать их до нужного размера. При воспроизведении изображений необходимо использовать кредитную линию; если оно не указано ниже, укажите авторство изображений в «MIT».

Предыдущее изображение Следующее изображение

Термоядерный синтез, который обещает практически неограниченную, безуглеродную энергию с использованием тех же процессов, которые используются в солнечной энергии, находится в центре всемирных исследовательских усилий, которые могут помочь смягчить последствия изменения климата.

Многопрофильная группа исследователей теперь предлагает инструменты и идеи машинного обучения, чтобы помочь этим усилиям. Ученые из Массачусетского технологического института и других стран использовали модели компьютерного зрения для выявления и отслеживания турбулентных структур, которые появляются в условиях, необходимых для облегчения реакций синтеза.

Мониторинг формирования и движения этих структур, называемых нитями или «каплями», важен для понимания потоков тепла и частиц, выходящих из реагирующего топлива, что в конечном итоге определяет инженерные требования к стенкам реактора, отвечающие этим потокам. Однако ученые обычно изучают капли, используя методы усреднения, которые меняют детали отдельных структур на совокупную статистику. Информацию об отдельных BLOB-объектах необходимо отслеживать, отмечая их вручную в видеоданных.

Исследователи создали синтетический набор видеоданных о турбулентности плазмы, чтобы сделать этот процесс более эффективным и действенным. Они использовали его для обучения четырех моделей компьютерного зрения, каждая из которых идентифицирует и отслеживает капли. Они научили модели определять точки точно так же, как это делают люди.

Когда исследователи протестировали обученные модели с использованием реальных видеоклипов, модели смогли идентифицировать капли с высокой точностью — в некоторых случаях более 80 процентов. Модели также смогли эффективно оценить размер капель и скорость, с которой они двигались.

Поскольку всего за один эксперимент по синтезу захватываются миллионы видеокадров, использование моделей машинного обучения для отслеживания капель может дать ученым гораздо более подробную информацию.

«Раньше мы могли получить макроскопическую картину того, что в среднем делают эти структуры. Теперь у нас есть микроскоп и вычислительная мощность для анализа одного события за раз. Если мы сделаем шаг назад, то это покажет доступную мощность от этих методов машинного обучения и способов использования этих вычислительных ресурсов для достижения прогресса», — говорит Теодор Гольфинопулос, научный сотрудник Центра науки о плазме и термоядерном синтезе Массачусетского технологического института и соавтор статьи, подробно описывающей эти подходы.

В число его соавторов входят ведущий автор Унхи «Гарри» Хан, кандидат наук по физике; старший автор Иддо Дрори, приглашенный профессор Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL), доцент факультета Бостонского университета и адъюнкт Колумбийского университета; а также другие представители Центра плазменной науки и термоядерного синтеза Массачусетского технологического института, факультета гражданской и экологической инженерии Массачусетского технологического института и Швейцарского федерального технологического института в Лозанне, Швейцария. Исследование опубликовано сегодня в журнале Nature Scientific Reports.

Нагревание вещей

Более 70 лет ученые пытались использовать управляемые реакции термоядерного синтеза для разработки источника энергии. Чтобы достичь условий, необходимых для реакции термоядерного синтеза, топливо необходимо нагреть до температуры выше 100 миллионов градусов Цельсия. (Ядро Солнца имеет температуру около 15 миллионов градусов по Цельсию.)

Распространенным методом удержания этого сверхгорячего топлива, называемого плазмой, является использование токамака. Эти устройства используют чрезвычайно мощные магнитные поля, чтобы удерживать плазму на месте и контролировать взаимодействие между отходящим теплом плазмы и стенками реактора.