Google'ın yapay zeka bölümü DeepMind bir yapay zekayı nükleer füzyon reaktöründeki aşırı ısınmış plazmayı kontrol etmek için eğiterek sınırsız temiz enerjiye erişimi geliştirmenin yeni yollarını açtı.
Güneş'imiz ve diğer yıldızlar kendilerine nükleer füzyon süreciyle güç sağlar. Ne var ki onlarca yıldır devam eden araştırmalardan sonra nükleer füzyon sinir bozucu biçimde ulaşılamaz kalmaya devam ediyor.
Fizikçi Dr. Arthur Turrell'in kısa süre önce "insanlık tarihinde elektriğin kullanılmaya başlanmasına benzer bir atılım" olarak nitelendirdiği nükleer füzyonun potansiyeli çok büyük.
fazla oku
Bu bölüm, konuyla ilgili referans noktalarını içerir. (Related Nodes field)
Bunu başarmanın önündeki temel engellerden biri, reaktör içinde yüksek sıcaklıktaki plazmayı şekillendirmek ve muhafaza etmek. Bir nükleer füzyon reaktörünün içindeki sıcaklık yüz milyonlarca dereceye ulaşarak maddeyi ne katı ne sıvı ne de gaz olan bir plazma haline dönüştürür.
Plazmadan enerji elde etmek için bilim insanlarının plazmayı bir şekilde bir arada tutması gerek. Yıldızlarda bu yerçekimi sayesinde gerçekleşiyor fakat Dünya'da bu süreç lazerler veya mıknatıslar gerektiriyor.
Ecole Polytechnique Federale de Lausanne'ın (EPFL) İsviçre Plazma Merkezi'yle (SPC) işbirliği yapan DeepMind, tokamak diye bilinen mıknatıs tabanlı bir reaktörde aşırı ısıtılmış plazmayı kontrol etmek için gelişmiş derin öğrenme araçlarını kullandı.
DeepMind'ın yapay zekası saniyede 10 bin defa 90 farklı ölçüm alarak ve manyetik alanı bu ölçümlere göre düzenleyerek plazmayı sürekli kontrol edebildi.
SPC'den bilim insanı Federico Felici "Simülatörümüz 20 yıldan uzun süredir yapılan araştırmalara dayanıyor ve sürekli güncelleniyor" dedi.
Fakat buna rağmen kontrol sistemindeki her bir değişkenin doğru değerini belirlemek için hâlâ uzun hesaplamalara ihtiyaç duyuyoruz. DeepMind'la ortak araştırma projemiz bu aşamada devreye giriyor.
DeepMind şunları ekledi:
Bu, makine öğrenimi ve uzman toplulukların bilimsel keşfi hızlandırmak için nasıl bir araya gelebileceğinin başka bir güçlü örneği.
Today in @nature, with @EPFL, the first deep reinforcement learning system that can keep nuclear fusion plasma stable inside its tokamaks, opening new avenues to advance nuclear fusion research.— DeepMind (@DeepMind) February 16, 2022
Paper: https://t.co/UdIIfNgaap pic.twitter.com/gH2nNc71nK
DeepMind ilk kez, video oyunlarında ustalaşabilen ve karmaşıklığıyla nam salmış masa oyunu Go'da dünyanın en iyi insan oyuncularını yenebilen yapay zeka algoritmaları geliştirme çalışmalarıyla kamuoyunda tanınırlık kazandı.
DeepMind'ın kurucusu ve CEO'su Demis Hasabis, Birleşik Krallık merkezli şirket için nihai hedefinin yapay zekayı "hemen hemen her alanda bilimsel keşfi hızlandırmak için temel araç" olarak kullanmak olduğunu söyledi.
Bu en yeni araştırma Nature adlı bilimsel dergide çarşamba günü yayımlandı.
* İçerik orijinal haline bağlı kalınarak çevrilmiştir. Independent Türkçe'nin editöryal politikasını yansıtmayabilir.
Independent Türkçe için çeviren: İrem Oral
© The Independent