Yapay zeka sayesinde ucuz, temiz enerji sağlayabilen pratik füzyon gücü bir adım daha yakın olabilir. Lawrence Livermore Ulusal Laboratuvarı’ndaki bilim adamları, 2022’de yapılan bir nükleer füzyon deneyinin sonuçlarını doğru bir şekilde tahmin eden derin bir öğrenme modeli geliştirdiler. Doğru tahminler, yeni deneylerin tasarımını hızlandırmaya ve bu neredeyse sınırsız enerji kaynağı arayışını hızlandırmaya yardımcı olabilir.
Yayınlanan bir makalede BilimAraştırmacılar, AI modellerinin, ateşlemenin Ulusal Ateşleme Tesisinde (NIF) küçük bir 2022 füzyon deneyinin muhtemel sonucu olduğunu% 74 oranında öngördüğünü açıklıyor. Model, geleneksel süper bilgisayarlardan daha fazla hassasiyetle daha fazla parametreyi kapsayabildiğinden, bu önemli bir ilerlemedir.
Şu anda nükleer enerji, atomları bölerek enerji üreten nükleer fisyondan geliyor. Bununla birlikte, binlerce yıl boyunca tehlikeli kalan radyoaktif atıklar üretebilir. Fusion, güneşin içinde olanlara benzer şekilde atomları kaynaştırarak enerji üretir. İşlem daha güvenlidir ve uzun süreli radyoaktif atık üretmez. Umut verici bir enerji kaynağı olsa da, hala uygun bir ticari teknoloji olmaktan çok uzaktır.
Füzyona ulaşmak için, bilim adamlarının sürekli olarak pahalı ve karmaşık deneyler tasarlaması ve çalıştırmaları gerekir. Bununla birlikte, geleneksel süper bilgisayar simülasyonları, ilgili tüm fiziği tahmin edemez ve yeni, test edilmemiş tasarımların sonuçlarını tahmin etmek için mücadele eder. AI’nın potansiyel olarak bir oyun değiştirici olduğu yer burasıdır.
Modellerini geliştirmek için, bilim adamları 150.000’den fazla bilgisayar simülasyonundan oluşan bir veri kümesi oluşturdular. Bunu büyük bir sanal deney kütüphanesi olarak düşünebilirsiniz. Daha sonra, bu kütüphaneden öğrenmek için derin sinir ağları eğittiler ve tam ölçekli simülasyonların üreteceği sonuçları hızlı bir şekilde tahmin etmelerini sağladılar. Tahminleri daha doğru hale getirmek için ekip, simülasyon sonuçlarını gerçek dünya deneysel verileriyle birleştirmek için Bayesian çıkarım adı verilen istatistiksel bir yöntem kullandı.
Bilim adamları araştırma makalelerinde, “Öngörücü modelimiz, deneysel olarak test edilmemiş rejimlere tahmin edildiğinde ICF (atalet hapsetme füzyonu) performans tahminleri yapmak için veri ve karmaşık fizik simülasyonlarını birleştiriyor.”
Füzyon gücü arayışı onlarca yıldır devam ediyor ve kimse ne zaman gerçek olacağını bilmiyor. Dolayısıyla, bu işlemi hızlandırabilecek herhangi bir araç hoş geldiniz. Araştırmacıların deneysel tasarımlarını önceden hızlı ve doğru bir şekilde test etmelerini sağlayarak, bu AI modeli önemli zaman ve araştırma dolarlarından tasarruf edebilir ve dünyayı temiz, sınırsız bir enerji tarafından desteklenen bir geleceke yaklaştırabilir.
Yazarımız Paul Arnold tarafından yazılmış, Gaby Clark tarafından düzenlenen ve gerçek kontrol ve Robert Egan tarafından gözden geçirilen bu makale dikkatli bir insan çalışmasının sonucudur. Bağımsız bilim gazeteciliğini canlı tutmak için sizin gibi okuyuculara güveniyoruz. Bu raporlama sizin için önemliyse, lütfen bir bağış (özellikle aylık) düşünün. Alacaksın reklamsız bir teşekkür olarak hesap.
