Термоядерный синтез потенциально может обеспечить практически неограниченное количество электроэнергии. На Земле его реализуют с помощью токамаков — устройств, которые используют мощные магнитные поля для удержания плазмы, электрически заряженного газа, часто называемого четвертым состоянием вещества. Для успешного протекания синтеза плазма должна оставаться горячей, плотной и стабильной, что требует постоянной корректировки систем нагрева, магнитов и газовых инжекторов.
Главная проблема заключается в том, что даже относительно небольшие возмущения в плазме могут развиться за миллисекунды и разрушить термоядерную реакцию. Эти возмущения происходят слишком быстро, чтобы человек-оператор мог на них отреагировать. «Действительно сосредоточенный оператор может реагировать в течение нескольких секунд, — объяснил соавтор исследования Энди Ротштейн. — Вся система PACMAN обычно работает примерно за 20 миллисекунд, и она не запускается один раз. Она работает снова и снова. Она может замечать мелкие изменения в плазме и корректировать их так, как человек никогда не смог бы».
PACMAN (это аббревиатура от Prediction And Control using MAchiNe learning, Предсказание и управление с использованием машинного обучения) функционирует как конвейер с четырьмя станциями. Сначала система собирает данные измерений от токамака, включая температуру, плотность и магнитные сигналы. Затем модели машинного обучения используют эти данные для оценки текущего состояния плазмы или предсказания ее поведения. Контроллеры определяют необходимые действия, после чего система разрешает возможные противоречия, применяет строгие ограничения безопасности и отправляет команды оборудованию.
Система была успешно протестирована в пяти экспериментах на токамаке DIII-D в Сан-Диего. PACMAN продемонстрировала способность полностью управлять системами нагрева, предсказывать внезапные выбросы энергии, контролировать плазменные волны и корректировать плотность и вращение плазмы. Особенно впечатляющим оказался эксперимент с предсказанием нестабильности — так называемый тиринг: модель машинного обучения предсказала ее примерно за 200 миллисекунд до возникновения, что позволило изменить параметры плазмы и полностью избежать проблемы.
«Обычные контроллеры не могут идентифицировать эту нестабильность до тех пор, пока она уже не началась, — отметил соавтор работы Хиро Фарре Кага. — Тогда они пытаются ее подавить, и это может привести к значительному снижению производительности».
Ученые подчеркивают, что PACMAN не предназначена для полного исключения людей из процесса. Система применяет ограничения безопасности независимо от рекомендаций ИИ, а физики анализируют результаты каждого эксперимента. Модульная структура платформы делает ее перспективной для использования на других токамаках и будущих термоядерных установках.
Ранее ученые впервые вычислили параметры термоядерного синтеза на квантовом компьютере.