DeepMind, de kunstmatige-intelligentiedivisie van techgigant Google, heeft een AI-programma ontwikkeld dat het oververhitte plasma in een kernfusiereactor kan bestieren. Dat berichten onder meer dagblad The Independent en techsite Wired.
Kernfusie: AI-bedrijf Google heeft middel om kolkend plasma in reactor te temmen
Waarom is dit belangrijk?
Dit zou één van de oplossingen kunnen zijn voor het vraagstuk van de kernfusie. Als dit procedé, dat onze zon van energie voorziet, op consistente basis zou kunnen ingezet worden op aarde, is het een bron van vrijwel onbeperkte schone energie. Maar er zijn nog een hele hoop obstakels die overwonnen moeten worden.Na decennia onderzoek blijft energieopwekking door kernfusie, ondanks verschillende recente doorbraken, op aarde (verre) toekomstmuziek.
Plasma
Een van de grootste uitdagingen om de reactie te bereiken is het vormen en in stand houden van een plasma van hoge temperatuur in de kernfusiereactor. De temperatuur in zo’n reactor kan oplopen tot honderden miljoenen graden, waardoor materie verandert in een plasmatoestand die vaste stof, vloeistof noch gas is.
Om daar energie uit te kunnen halen, moeten wetenschappers het plasma op de een of andere manier bij elkaar houden. In sterren, zoals de zon, gebeurt dit door middel van zwaartekracht, maar op aarde zijn hiervoor lasers of magneten nodig.
In samenwerking met het Swiss Plasma Center (SPC) van technische universiteit Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL) heeft DeepMind zijn geavanceerde deep learning-tools gebruikt om het oververhitte plasma te manipuleren in een tokamak, een op magneten gebaseerde reactor.
De kunstmatige intelligentie was in staat om het plasma constant en autonoom te controleren door 10.000 keer per seconde 90 verschillende metingen te doen en het magnetische veld dienovereenkomstig aan te passen, aldus The Independent.
Meer dan 20 jaar onderzoek
“Onze simulator is gebaseerd op meer dan 20 jaar onderzoek en wordt voortdurend bijgewerkt”, voert SPC-wetenschapper Federico Felici aan in The Independent. “Maar zelfs dan zijn er nog langdurige berekeningen nodig om de juiste waarde voor elke variabele in het regelsysteem te bepalen. Dat is waar ons gezamenlijke onderzoeksproject met DeepMind goed van pas komt.”
“Dit is weer een krachtig voorbeeld van hoe machine learning en expertgemeenschappen kunnen samenkomen om wetenschappelijke ontdekkingen te versnellen”, voegt DeepMind daaraan toe.
Dit is niet de eerste keer dat kunstmatige intelligentie wordt gebruikt bij pogingen om kernfusie te controleren, weet Wired. Zo hebben ook onderzoekers van het Joint European Torus (JET) fusieproject in het Verenigd Koninkrijk AI gebruikt om te proberen het gedrag van plasma te voorspellen.
En sinds 2014 werkt Google samen met het Californische fusiebedrijf TAE Technologies voor het toepassen van machine learning op een ander type fusiereactor; hierdoor zou de analyse van experimentele gegevens versneld gebeuren.
“Van cruciaal belang”
Al met al zou de samenwerking met DeepMind wel eens van cruciaal belang kunnen blijken als fusiereactoren groter worden, werpt Wired op. Hoewel natuurkundigen het plasma in kleinschaligere tokamaks met conventionele methoden onder controle kunnen houden, zal de uitdaging alleen maar groter worden als er wordt opgeschaald naar installaties die even groot zijn als energiecentrales.
Niettemin liet de fusiegemeenschap recent een paar doorbraken optekenen. Zo genereerde vorige week de Joint European Torus (JET), een experimentele fusiemachine in de buurt van het Engelse Abingdon, bij een reactie van vijf seconden ongeveer 59 megajoule, of 11 megawatt (MW) aan energie. Dat is een verdubbeling van het vorige energierecord van 22 megajoule, dat in 1997 door JET werd bereikt.
Ook wordt momenteel in Zuid-Frankrijk gebouwd aan ITER, die in 2025 de grootste experimentele fusiereactor ter wereld moet worden.
(lp)
