ИИ обошел суперкомпьютеры в прогнозировании результатов термоядерного синтеза

Ученые Ливерморской национальной лаборатории имени Лоуренса (LLNL) разработали модель глубокого обучения, которая успешно предсказала результат эксперимента по термоядерному синтезу с инерционным удержанием плазмы с точностью более 70%. Модель спрогнозировала 74-процентную вероятность положительного исхода, что впоследствии подтвердилось экспериментально.

Разработанная система превзошла традиционные методы прогнозирования на суперкомпьютерах благодаря способности учитывать больше параметров одновременно. Модель была обучена на комбинации исторических данных, результатов физического моделирования и специализированной предметной информации.

Эксперимент проводился на Национальной установке термоядерного синтеза (NIF), где 192 мощных лазерных луча направляются на миниатюрную капсулу с дейтерий-тритиевым топливом. Под воздействием экстремального давления и температуры запускается цепная реакция термоядерного синтеза.

Келли Д. Хамберд, одна из ученых проекта, отметила, что модель позволила заранее определить эффективность экспериментальной схемы, точно воспроизведя недостатки реального эксперимента для формирования корректных прогнозов.

Данная технология имеет особую ценность, учитывая, что NIF может проводить лишь несколько десятков попыток термоядерного зажигания в год. Точное прогнозирование позволяет оптимизировать каждый эксперимент, что критически важно для развития технологии термоядерного синтеза.

Недавно LLNL также интегрировала ИИ-агентов в два самых мощных суперкомпьютера мира для автоматизации и ускорения проектирования мишеней для экспериментов по термоядерному синтезу, что демонстрирует растущую роль искусственного интеллекта в продвижении этой перспективной энергетической технологии.

Источник: Interestingeng Iineering