ИИ ускорил необходимые для работы термоядерного реактора вычисления в 100 раз
Молодой ученый из нидерландского университета создал нейросетевой алгоритм, позволяющий радикально ускорить моделирование поведения плазмы в термоядерном реакторе.
Чем сложнее научная или инженерная задача, тем большую роль в ее решении играет компьютерное моделирование. Это правило почти всегда подтверждается практикой, и современная физика — не исключение. Работающий термоядерный реактор, выдающий хотя бы столько же энергии, сколько было затрачено на его запуск и функционирование, — Святой Грааль для современных ученых. И подступиться к нему мешает невероятно высокая вычислительная сложность моделей, описывающих поведение плазмы в такой установке.
А учитывая стоимость любых стеллараторов и токамаков, при проведении на них экспериментов крайне желательно избежать ошибок. И время дорого, и повреждений установок лучше не допускать. Поэтому ценность моделей тоже повышается: ученым проще и безопаснее сначала проверять свои гипотезы в симуляциях. Получается, одним из ограничивающих факторов при продвижении прогресса в области управляемой термоядерной реакции служит эффективность моделей. И пока она далека от идеала: для полномасштабных расчетов используют суперкомпьютеры, а приближенные результаты получают в результате сотен часов работы обычных ПК.
Ситуацию попробовал исправить докторант Технического университета Эйндховена (Нидерланды) Аарон Хо (Aaron Ho). Он работает в группе по изучению термоядерных реакций департамента прикладной физики. Как пишет портал SciTechDaily, Хо недавно защитил докторскую диссертацию, посвященную применению искусственного интеллекта для моделирования поведения плазмы в токамаках. Созданный им алгоритм уже включен в мощный набор программных инструментов физиков-ядерщиков под названием JINTRAC.
Идея молодого ученого заключается в замене кода, описывающего модель турбулентности пониженного порядка, на нейросеть. Он обучил ИИ на нескольких наборах данных — входных, с реальных научных установок, и результатах, полученных от существующего инструмента QuaLiKiz, предсказывающего движение плазмы в токомаках за счет микротурбулентностей. Поскольку это главный механизм переноса в подобных устройствах, важны точность и скорость работы модели. После обучения нейросеть интегрировали в QuaLiKiz и проверили на новых данных, сравнив со старым алгоритмом.
Вышло более чем впечатляюще. Обычный QuaLiKiz выполнил задачу на 16 вычислительных ядрах за 217 часов, а оснащенный ИИ — на одном ядре и за два часа. То есть даже без учета разницы в количестве необходимых для работы модели процессоров ускорение получилось более чем в сто раз. А если оценивать общую ресурсоемкость, разница выходит на порядок больше.
Но у метода, естественно, есть ограничения, ведь ничего не бывает бесплатно. Точность новой модели во время проверки была ниже: результаты между «нейросетевым» и обычным QuaLiKiz различались примерно на 10%. В этом моменте есть место для улучшений, но 100% точности с искусственным интеллектом достичь принципиально невозможно. С другой стороны, сам по себе QuaLiKiz применяется для упрощенного моделирования, так как использует приближенные вычисления. Поэтому в описываемом случае скорость важнее, а для более точных вычислений есть другие инструменты.
Telegram 
Дзен 
VK Инфекции, такие как коронавирус, наносят серьезный удар организму, из-за чего даже после выздоровления он продолжительное время остается уязвимым. Сегодня для оценки иммунитета врачи смотрят в первую очередь на уровень антител в крови, однако такой подход не отражает реального состояния здоровья человека. Это не позволяет врачам точно прогнозировать, как будет протекать болезнь и насколько быстро пациент выздоровеет. Ученые Пермского Политеха и ПГАТУ впервые выяснили, как именно восстановление иммунитета зависит от пола человека и кто наиболее подвержен осложнениям после коронавирусной инфекции. Результаты исследования помогут правильно учитывать гендерные особенности пациента при лечении и реабилитации, что повысит точность прогнозов и эффективность терапии.
Видеосервисы стали неотъемлемой частью жизни россиян. В 2026 году охваты большинства платформ продолжают расти, в том числе YouTube.
Плавящийся асфальт в США, многие тысячи погибших в Западной Европе, своеобразное лето в России — все это списывают на вредоносный феномен рекордного Эль-Ниньо. И конечно же, на него спихивают и ожидаемый рост цен на кофе и основные сельхозтовары. Правда, есть в этой картине и белые пятна: в прошлые Эль-Ниньо мировые урожаи росли. Что скорее всего случится в 2026 году и отчего роль этого события может быть куда больше, чем мы думаем?
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.
Сканирующая туннельная микроскопия достигла квантово-механического предела пространства-времени. Физики провели эксперимент и смоделировали перемещение одиночного электрона с атомарной точностью и скоростью в доли фемтосекунды. Результат показал границы применимости квантовых законов и объяснил механику сверхбыстрых процессов.
Плавящийся асфальт в США, многие тысячи погибших в Западной Европе, своеобразное лето в России — все это списывают на вредоносный феномен рекордного Эль-Ниньо. И конечно же, на него спихивают и ожидаемый рост цен на кофе и основные сельхозтовары. Правда, есть в этой картине и белые пятна: в прошлые Эль-Ниньо мировые урожаи росли. Что скорее всего случится в 2026 году и отчего роль этого события может быть куда больше, чем мы думаем?
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