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 Иногда лучшая помощь природе — просто оставить ее в покое и не мешать. Британские экологи доказали, что заброшенная фермерская пашня способна без миллионных затрат и покупных семян превратиться в роскошный цветущий луг. Для этого потребовалось лишь 11 лет времени и обычный ежегодный покос травы.
Ни один регион на Земле не обладает стопроцентной устойчивостью ко всем возможным глобальным катастрофическим рискам. Тем не менее существует место, имеющее максимальный запас прочности в такой ситуации, — и это Австралия.
Ребенок легче взрослого, быстрее осваивается в новой обстановке и обладает пластичной нервной системой — значит, невесомость он перенесет проще. Это рассуждение звучит убедительно ровно до тех пор, пока ребенка считают уменьшенной копией взрослого. На самом деле его скелет еще набирает прочность, мышцы учатся работать вместе с нервной системой, вестибулярный аппарат настраивает ощущение положения тела, а органы и ткани проходят этапы, которые нельзя повторить после завершения роста. Если в этот период убрать постоянную нагрузку земного притяжения, организм будет не только приспосабливаться к новой среде: он станет формироваться внутри нее. Каким получится результат, медицина сегодня не знает: длительных орбитальных исследований с участием несовершеннолетних не проводилось.
Биологи провели молекулярный анализ тканей человеческого мозга и выяснили, что при тяжелой депрессии останавливается процесс образования новых нейронов. Открытие показало, что природа заболевания кроется не только в химическом дисбалансе нейромедиаторов, но и в физическом нарушении клеточного обновления гиппокампа.
Иногда лучшая помощь природе — просто оставить ее в покое и не мешать. Британские экологи доказали, что заброшенная фермерская пашня способна без миллионных затрат и покупных семян превратиться в роскошный цветущий луг. Для этого потребовалось лишь 11 лет времени и обычный ежегодный покос травы.
Приблизительно 130 миллионов лет назад, когда по земле бродили динозавры, какое-то млекопитающее пробежало по влажной песчаной дюне на территории современной южной части Бразилии. Размер оставленных этим древним существом следов поразил палеонтологов.
Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.
Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.
После сокращения длины очередей и роста доступности бензина в первую неделю августа ситуация снова ухудшилась. Если с 20 июня по начало августа кризис носил в основном психологический характер, то сейчас ситуация принципиально иная: августовские атаки на НПЗ показали, что меры по усилению их противовоздушной обороны не были достаточно полными. Значит, прогноз автора Naked Science от 19 июля о том, что острая фаза кризиса закончится до конца лета, был частично неверным.
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