Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Алгоритм машинного обучения дает советы по управлению ядерным синтезом
Коллаборация Швейцарского плазменного центра и компании DeepMind разработала новый метод магнитного управления плазмой в токамаке. Алгоритм глубокого обучения с подкреплением, разработанный DeepMind, позволяет значительно ускорить подбор настройки токамака для создания наперед заданных конфигураций плазмы с высокой точностью.
Токамак, или тороидальная камера с магнитными катушками, представляет собой установку тороидальной формы (бублика или пончика), в котором создаются условия для протекания управляемого термоядерного синтеза — тех же реакций, что проходят в недрах звезд. С этой целью в токамаках генерируются мощные магнитные поля и создается вакуум для удержания высокотемпературной плазмы и защиты стенок установки от расплавления. Теоретически высвобождаемую в этом процессе энергию можно использовать для производства электроэнергии.
Швейцарский плазменный центр (SPC) Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) обладает многолетним опытом в области физики плазмы и методов управления ею. Мало того что SPC — один из немногих исследовательских центров в мире, обладающих действующим токамаком, так еще установка у них весьма непростая. Их токамак допускает различные конфигурации плазмы, задаваемых положением магнитных катушек, поэтому и называется токамаком переменной конфигурации (TCV).
Конфигурация плазмы связана с ее формой и положением в токамаке, а от этого зависит устойчивость плазмы и производительность реактора, то есть количество генерируемой энергии. Перед проведением экспериментов на своей установке исследователи из SPC сначала проверяют конфигурации систем управления на симуляторе.

«Наш симулятор основан более чем на 20-летних исследованиях и постоянно обновляется, — поясняет Федерико Феличи (Federico Felici), сотрудник SPC и соавтор исследования. — Но даже в этом случае для определения правильного значения каждой переменной в системе управления по-прежнему необходимы длительные расчеты. Вот тут-то и появляется наш совместный исследовательский проект с DeepMind».
DeepMind — британская компания, занимающаяся научными открытиями и вопросами ИИ, которую Google приобрела в 2014 году и которая стремится «решать проблемы искусственного интеллекта для развития науки и человечества». Эксперты DeepMind разработали алгоритм глубокого обучения с подкреплением (deep reinforcement learning, DRL), который может создавать и поддерживать определенные конфигурации плазмы, и обучили его на симуляторе SPC.
Вначале алгоритм тестировал множество различных стратегий управления плазмой в симуляции для накопления опыта. Причем обучение проходило в две стороны: сначала алгоритму давали ряд настроек для управления установкой, по которым на симуляторе генерировалась плазма, а алгоритм анализировал ее конфигурацию; затем по конфигурации плазмы алгоритмом определялись правильные настройки.

После обучения система на основе алгоритма DRL смогла создавать и поддерживать широкий спектр форм плазмы и расширенных конфигураций в симуляторе, в том числе такую, при которой в реакторе одновременно поддерживаются два отдельных фрагмента плазмы.
Наконец, исследовательская группа протестировала свою новую систему непосредственно на токамаке, чтобы увидеть, как она будет работать в реальных условиях. Как и предполагалось, все созданные алгоритмом DRL и предсказанные симулятором SPC конфигурации удалось получить на реальной установке. Таким образом, новый подход к управлению магнитными катушками токамака не только позволяет ускорить создание необходимых конфигураций плазмы, но и обеспечивает точное отслеживание местоположения, тока и формы для этих конфигураций.
Мартин Ридмиллер (Martin Riedmiller), руководитель группы управления в DeepMind и соавтор исследования, отметил: «Миссия нашей команды состоит в том, чтобы исследовать системы искусственного интеллекта нового поколения — контроллеры с обратной связью, — которые могут обучаться на сложных динамических средах с нуля. Управление термоядерной плазмой в реальных установках предлагает фантастические, хотя и чрезвычайно сложные возможности».
Статья с результатами исследования опубликована в журнале Nature.
Международная команда ученых оценила связь между длительностью физической активности, ее интенсивностью, риском смерти от всех причин и вероятностью развития сердечно-сосудистых и онкологических заболеваний.
Кража лошадей была серьезной проблемой для крестьянских хозяйств в Российской империи. Особенности этого явления, включающие жестокие уголовные наказания, крестьянский самосуд и межэтнические конфликты, выявили в ходе исследования юридических источников историки из МФТИ и РЭУ имени Г.В. Плеханова.
Астрофизики представили новую модель происхождения Тейи — гипотетического небесного тела, которое около 4,5 миллиардов лет назад столкнулось с Землей и, как считают некоторые ученые, привело к формированию Луны. Тейя могла состоять из вещества, схожего с углеродистыми хондритами, доставив на нашу планету компоненты, потенциально важные для ее химической эволюции.
Принято считать, что люди с развитыми когнитивными способностями отличаются высокими моральными принципами. Ученые из Великобритании решили проверить этот тезис научными методами и пришли к противоположному выводу.
Подобрать тип физической активности, который лучше всего подходит человеку, можно исходя из особенностей его характера. Психологи из Великобритании определили, что люди с разными чертами личности получают больше удовольствия от разных видов спорта.
В июне 2025 года ВК покинули 1,2 миллиона авторов контента. Это резкое ускорение их бегства в сравнении с предшествующими месяцами. Одновременно число авторов на других платформах растет, в результате по этому показателю соцсеть обогнал не только Telegram, но и запрещенный Instagram*. Причиной происходящего многие наблюдатели посчитали совокупность решений менеджмента компании за последние годы.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии