Вештачка интелигенција ќе го забрза патот до неограничена чиста енергија

Британскиот суперкомпјутер SUNRISE и американската платформа STELLAR-AI се поврзуваат за побрзо проектирање на комерцијални фузиски електрани.
Фото: Rswilcox, CC BY-SA 4.0, via Wikimedia Commons

Агенцијата за атомска енергија на Обединетото Кралство и американската Лабораторија за физика на плазма во Принстон ги здружија своите суперкомпјутерски системи за развој на енергија со фузија. Со договорот потпишан на самитот во Лондон, двете водечки институции преку вештачка интелигенција ќе ги анализираат податоците од реакторите, со цел значително да го скратат времето потребно за изградба на стабилни термонуклеарни централи.

Британската агенција за атомска енергија (UKAEA) и Лабораторијата за физика на плазма Принстон (PPPL), која работи под покровителство на американското Министерство за енергетика, потпишаа изјава за намери за поврзување на своите компјутерски капацитети.

Проектот наречен „SUNRISE-STELLAR-AI Federation“ ќе ги спои британскиот систем SUNRISE и американската платформа STELLAR-AI во единствена пресметковна мрежа. Британската влада веќе вложи 45 милиони фунти во SUNRISE, кој претставува прв суперкомпјутер во земјата наменет исклучиво за примена на машинско учење во фузиските истражувања.

Главната пречка во развојот на фузијата со децении е одржувањето на плазмата на екстремни температури без губење контрола врз реакцијата. За прецизно предвидување на однесувањето на плазмата се потребни огромни бази на податоци.

Со новата соработка, истражувачите на двата суперкомпјутери ќе тренираат идентични модели на вештачка интелигенција користејќи ги мерењата од експерименталните реактори MAST Upgrade во Оксфордшир и NSTX во Њу Џерси. Обединувањето на овие бази овозможува побрзо откривање на законитостите во магнетното ограничување на плазмата, без потреба секој експеримент да се повторува физички.

Физичкото тестирање на секој материјал и магнетна конфигурација бара години работа и милијарди евра. Затоа, крајната цел на федерацијата е да создаде симулациски алатки кои однапред ќе покажат како да се изградат следните генерации електрани.

Наместо да се чека физичка изградба на секој прототип, моделите обучени на податоци од двете земји ќе го моделираат стресот на материјалите и преносот на топлина. Ова директно ќе го забрза преминот од научен лабораториски експеримент во реална комерцијална мрежа за производство на електрична енергија.

е-Трн да боцка во твојот инбокс