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.
Telegram 
Дзен 
VK Анализ более 150 тысяч древних звезд Млечного Пути показал, что возраст космоса, судя по всему, близок к 13,8 миллиарда лет. Авторы нового исследования заключили, что сценарии, в которых Вселенную приходится делать заметно «моложе» ради решения хаббловского кризиса, плохо согласуются с наблюдениями. Это важно, поскольку возраст старейших светил — один из немногих независимых способов проверить космологические модели не по данным ранней Вселенной, а по объектам нашей собственной Галактики.
Новая находка доказывает, что эволюция изобрела как минимум два независимых способа бороться с вирусами. Это открытие кардинально меняет представления о развитии иммунитета и расширяет горизонты для поиска новых лекарств.
Мы много знаем о том, как цивилизации до нас строили дома и дороги, но с объектами материальной культуры дела обстоят сложнее. Ремесленные техники часто хранились в строгом секрете и могли быть случайно утрачены при неудачном стечении обстоятельств. Так случилось с ювелирной техникой цзинь чжэ сы.
Анализ более 150 тысяч древних звезд Млечного Пути показал, что возраст космоса, судя по всему, близок к 13,8 миллиарда лет. Авторы нового исследования заключили, что сценарии, в которых Вселенную приходится делать заметно «моложе» ради решения хаббловского кризиса, плохо согласуются с наблюдениями. Это важно, поскольку возраст старейших светил — один из немногих независимых способов проверить космологические модели не по данным ранней Вселенной, а по объектам нашей собственной Галактики.
В вакууме космоса два металлических предмета, прижатые друг к другу, могут спонтанно свариться без какого-либо нагрева. Из-за отсутствия кислорода на поверхностях деталей разрушается защитный слой, в результате чего свободные электроны начинают мгновенно перемещаться между ними и соединяют два элемента в один монолит.
Новая находка доказывает, что эволюция изобрела как минимум два независимых способа бороться с вирусами. Это открытие кардинально меняет представления о развитии иммунитета и расширяет горизонты для поиска новых лекарств.
Хотя длительность помех не превышала десяти секунд, это первый известный случай такого рода. Обычно спутникам не хватает мощности для создания радиосигналов той силы, что нужна для подобных помех.
Вселенная может оказаться «замкнутой» глобальной структурой, где свет от далеких галактик способен возвращаться к наблюдателю с разных направлений. Именно такой сценарий не удалось исключить авторам нового масштабного обзора. Проверить его предсказания астрономы смогут уже в ближайшие годы.
Ученые впервые на молекулярном уровне доказали, что обычная вода одновременно состоит из двух разных жидких состояний — более плотного и менее плотного, которые непрерывно сменяют друг друга. Раз молекулярная «двойственность» действительно существует, это подтверждает спорную 30-летнюю гипотезу. Новое открытие поможет, наконец, объяснить десятки «странных» физических аномалий воды, включая ее расширение при замерзании и парадоксальное изменение вязкости под давлением.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
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
Последние комментарии