EPFL’nin İsviçre Plazma Merkezi ve DeepMind’deki bilim adamları, nükleer füzyon araştırmalarında kullanılmak üzere plazma konfigürasyonlarını kontrol etmek için ortaklaşa yeni bir yöntem geliştirdiler.
EPFL’nin İsviçre Plazma Merkezi (SPC), plazma fiziği ve plazma kontrol yöntemlerinde onlarca yıllık deneyime sahiptir. DeepMind, 2014 yılında Google tarafından satın alınan ve kendisini “bilimi ve insanlığı ilerletmek için zekayı çözmeye” adamış bir bilimsel keşif şirketidir. Birlikte, derin pekiştirmeli öğrenmeye dayalı plazmalar için yeni bir manyetik kontrol yöntemi geliştirdiler ve bunu SPC’nin tokamak araştırma tesisi TCV’de ilk kez gerçek dünyadaki bir plazmaya uyguladılar. Çalışmaları Nature’da yeni yayınlandı.
Tokamaklar, nükleer füzyon üzerine araştırma yapmak için halka şeklindeki cihazlardır ve SPC, dünyada faaliyette olan birkaç araştırma merkezinden biridir. Bu cihazlar, plazmayı aşırı yüksek sıcaklıklarda (yüz milyonlarca santigrat derece , hatta güneşin çekirdeğinden bile daha sıcak) sınırlamak için güçlü bir manyetik alan kullanır, böylece hidrojen atomları arasında nükleer füzyon meydana gelebilir. Füzyondan salınan enerji, elektrik üretiminde kullanılmak üzere inceleniyor. SPC’nin tokamakını benzersiz kılan şey, çeşitli plazma konfigürasyonlarına izin vermesidir, dolayısıyla adı: değişken konfigürasyonlu tokamak (TCV). Bu, bilim insanlarının plazmaları sınırlandırmak ve kontrol etmek için yeni yaklaşımları araştırmak için kullanabileceği anlamına geliyor. Bir plazmanın konfigürasyonu, cihazdaki şekli ve konumu ile ilgilidir.
Güneş kadar sıcak bir maddeyi kontrol etmek
Tokamaklar, ayarları, özellikle voltajın dikkatli bir şekilde kontrol edilmesi gereken bir dizi manyetik bobin aracılığıyla plazmaları oluşturur ve korur. Aksi takdirde plazma damar duvarlarına çarpabilir ve bozulabilir. Bunun olmasını önlemek için, SPC’deki araştırmacılar, kontrol sistemleri konfigürasyonlarını TCV tokamak’ta kullanmadan önce bir simülatörde test ederler. SPC bilim adamı ve çalışmanın ortak yazarı Federico Felici, “Simülatörümüz 20 yılı aşkın bir araştırmaya dayanıyor ve sürekli güncelleniyor” diyor. “Ancak buna rağmen, kontrol sistemindeki her bir değişken için doğru değeri belirlemek için uzun hesaplamalara hala ihtiyaç var. DeepMind ile ortak araştırma projemiz burada devreye giriyor.”
DeepMind’in uzmanları, belirli plazma konfigürasyonları oluşturabilen ve sürdürebilen bir yapay zeka algoritması geliştirdi ve bunu SPC’nin simülatöründe eğitti. Bu, önce algoritmanın simülasyonda birçok farklı kontrol stratejisini denemesini ve deneyim toplamasını içeriyordu. Algoritma, toplanan deneyime dayanarak, istenen plazma konfigürasyonunu üretmek için bir kontrol stratejisi oluşturdu. Bu, önce algoritmanın bir dizi farklı ayardan geçmesini ve her birinden kaynaklanan plazma konfigürasyonlarını analiz etmesini içeriyordu. Daha sonra algoritma diğer şekilde çalışmaya çağrıldı – doğru ayarları belirleyerek belirli bir plazma konfigürasyonu üretmek. Yapay zeka tabanlı sistem, eğitildikten sonra çok çeşitli plazma şekilleri ve gelişmiş konfigürasyonlar oluşturup bakımını yapabildi. gemide aynı anda iki ayrı plazmanın tutulduğu bir tane dahil. Son olarak, araştırma ekibi, gerçek dünya koşullarında nasıl performans göstereceğini görmek için yeni sistemlerini doğrudan tokmak üzerinde test etti.
SPC’nin DeepMind ile olan işbirliği, Felici’nin şirketin Londra merkezindeki bir hackathon’da DeepMind bilim insanlarıyla ilk tanıştığı 2018 yılına kadar uzanıyor. Orada araştırma grubunun tokamak manyetik kontrol problemini açıkladı. Felici, “DeepMind, yapay zeka teknolojilerini nükleer füzyon gibi bir alanda ve özellikle tokamak gibi gerçek dünya sistemlerinde test etme olasılığıyla hemen ilgilendi” diyor. DeepMind’de kontrol ekibi lideri ve çalışmanın ortak yazarı Martin Riedmiller, “ekibimizin görevinin, karmaşık dinamik ortamlarda tamamen sıfırdan öğrenebilen yeni nesil AI sistemlerini (kapalı döngü denetleyicileri) araştırmak olduğunu ekliyor. Gerçek dünyada bir füzyon plazmasını kontrol etmek, son derece zorlu ve karmaşık olsa da harika fırsatlar sunuyor.”
Kazan-kazan işbirliği
Felici ile görüştükten sonra DeepMind, tokamak için AI tabanlı bir kontrol sistemi geliştirmek üzere SPC ile çalışmayı teklif etti. SPC’nin direktörü ve çalışmanın ortak yazarı Ambrogio Fasoli, “Bu fikri hemen kabul ettik, çünkü inovasyon için büyük bir potansiyel gördük” diyor. “Çalıştığımız tüm DeepMind bilim adamları oldukça hevesliydi ve yapay zekayı kontrol sistemlerinde uygulama konusunda çok şey biliyorlardı.” Felici, DeepMind’ın çabalarını belirli bir projeye odakladığında kısa sürede yapabileceği inanılmaz şeylerden etkilendi.
DeepMind ayrıca çok disiplinli bir yaklaşım benimsemenin her iki tarafa da faydalarını gösteren ortak araştırma projesinden çok şey aldı. DeepMind’de kıdemli bir araştırma mühendisi ve çalışmanın ortak yazarı olan Brendan Tracey şöyle diyor: “SPC ile işbirliği, bizi pekiştirmeli öğrenme algoritmalarımızı geliştirmeye itiyor ve sonuç olarak plazmaları birleştirme üzerine araştırmaları hızlandırabilir.”
Bu proje, EPFL’nin dış kuruluşlarla başka ortak Ar-Ge fırsatları aramasının yolunu açmalıdır. Fasoli, “Fikirleri paylaşabileceğimiz ve yeni bakış açıları keşfedebileceğimiz, böylece teknolojik gelişmenin hızını artırabileceğimiz yenilikçi kazan-kazan işbirliklerine her zaman açığız” diyor.