Исследователи из MIT разработали систему машинного обучения, которая поможет токамакам — установкам термоядерного синтеза — безопасно отключать плазму температурой свыше 100 миллионов градусов Цельсия, движущуюся со скоростью до 100 километров в секунду. Новая модель предсказывает поведение плазмы во время критической фазы отключения, что может предотвратить дорогостоящие повреждения будущих термоядерных электростанций.
Главная проблема токамаков — это контролируемое отключение плазмы при нестабильности. Представьте, что вы пытаетесь аккуратно остановить раскаленный вихрь, который горячее ядра Солнца — одно неверное движение, и мощные тепловые потоки могут повредить внутренние стенки установки. До сих пор такие «рампдауны» часто приводили к царапинам и шрамам на внутренних поверхностях токамаков, требующим значительного времени и ресурсов для ремонта.
Команда объединила нейросети с физическими моделями динамики плазмы, обучив систему на данных швейцарского токамака TCV. Удивительно, но для обучения потребовалось всего несколько сотен импульсов низкой мощности и небольшая горстка высокомощных импульсов — крайне важное достижение, учитывая, что каждый запуск экспериментального токамака стоит очень дорого.
Тесты показали впечатляющие результаты: алгоритм успешно управлял отключением плазмы быстрее и без нарушений по сравнению с традиционными методами. «Мы делали это множество раз и показали статистически значимые улучшения», — отмечает ведущий автор Аллен Ван. Работа поддержана Commonwealth Fusion Systems — спин-оффом MIT, который строит демонстрационный токамак SPARC для получения плазмы с положительным энергетическим выходом.
Это исследование особенно актуально сейчас, когда индустрия термоядерного синтеза переходит от небольших экспериментальных установок к промышленным реакторам масштаба энергосети. В крупных токамаках неконтролируемые отключения могут стать критической проблемой безопасности, поэтому надежные методы управления плазмой станут ключом к коммерческому успеху термоядерной энергетики.
Источник новости и обложки: news.mit.edu