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.
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 Коллектив ученых из МФТИ, Центрального аэрогидродинамического института имени профессора Н. Е. Жуковского и Нижегородского государственного технического университета имени Р. Е. Алексеева смоделировал обтекание воздушными массами крыла экраноплана. Установлена зависимость подъемной силы от конструкции крыла и режима полета.
Ученые предложили математический инструмент, позволяющий точно рассчитать условия стабильной работы систем фазовой автоподстройки частоты, используемых в устройствах связи и навигации. Такие системы синхронизируют параметры собственных сигналов устройства, например телефона, с поступающими на него сигналами, например, от Wi-Fi-роутера. Предложенный метод расчетов позволяет избежать неточностей, которые допускали ранее используемые подходы, и предлагает инженерам простые формулы, удобные для применения в реальных проектах. Это позволит предотвратить ошибки в работе приборов спутниковой навигации и беспроводной связи.
Лампочки, фонари и неоновые вывески окружают нас повсюду. Они добавляют красок городскому пространству, создают домашний уют, обеспечивают безопасность на дорогах, позволяя нам отчетливо видеть окружающий мир в любое время суток. Ученые Пермского Политеха рассказали о разнице между тепловыми, диодными, газоразрядными лампочками и их применении в быту.
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.
Коллектив ученых из МФТИ, Центрального аэрогидродинамического института имени профессора Н. Е. Жуковского и Нижегородского государственного технического университета имени Р. Е. Алексеева смоделировал обтекание воздушными массами крыла экраноплана. Установлена зависимость подъемной силы от конструкции крыла и режима полета.
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
Последние комментарии