Τεχνητή Νοημοσύνη και Πυρηνική Συγχώνευση – Χρήση μιας Διαταραγμένης Τεχνολογίας για την Προώθηση της Άλλης

 Η τεχνητή νοημοσύνη είναι μία από τις σημαντικότερες τεχνολογικές προόδους της τελευταίας δεκαετίας, μετασχηματίζοντας τις βιομηχανίες σε όλο το φάσμα. Σχεδόν δεν υπάρχει τομέας όπου η επίδρασή της να μην αισθάνεται, συμπεριλαμβανομένης της πυρηνικής συγχώνευσης — μιας τεχνολογίας εξίσου διαταραγμένης με την ίδια την AI.

Αναγνωρισμένη ως μια σχεδόν απεριόριστη πηγή καθαρής ενέργειας, η πυρηνική συγχώνευση είναι μια υποσχόμενη πηγή ενέργειας που μπορεί να αποδειχθεί καθοριστική.

Μεταξύ των πολλών της ωφελειών περιλαμβάνονται η άφθονη καύσιμη ύλη, η ενεργειακή αποδοτικότητα, οι ελάχιστες εκπομπές αερίων του θερμοκηπίου, η αξιοπιστία, η εγγενής ασφάλεια και η βιωσιμότητα. Ωστόσο, βρίσκεται ακόμη στο πειραματικό στάδιο.

Παρά το γεγονός ότι ένα ρεκόρ ενέργειας πυρηνικής συγχώνευσης επιτεύχθηκε φέτος όταν μια ομάδα επιστημόνων και μηχανικών διατήρησε 69 μεγατζάουλ ενέργειας συγχώνευσης για 5 δευτερόλεπτα χρησιμοποιώντας μόνο 0,2 χιλιοστόγραμμα καυσίμου. Ενώ αυτή η ενέργεια είναι αρκετή για να τροφοδοτήσει περίπου 12.000 νοικοκυριά για τη διάρκεια αυτή, απαιτεί ακόμη περισσότερη ενέργεια ως είσοδο από ό,τι παράγει. 

Μέχρι τώρα, οι επιστήμονες έχουν καταφέρει να διατηρήσουν τη συγχώνευση μόνο για λίγα δευτερόλεπτα. Ωστόσο, τα πράγματα μπορεί να αλλάξουν σύντομα χάρη στην AI.

Συνεχείς προόδους στην AI τα τελευταία χρόνια δεν την έχουν μόνο ενσωματώσει στην καθημερινή μας ζωή, αλλά την έχουν καταστήσει κρίσιμη για την επίτευξη επιστημονικών προόδων. Η AI εξερευνάται ενεργά τώρα για τη βελτίωση της πυρηνικής συγχώνευσης με διάφορους τρόπους. 

Από τον έλεγχο των αντιδράσεων συγχώνευσης προβλέποντας και αποτρέποντας τις αστάθειες σε πραγματικό χρόνο, μέχρι την ανάλυση σχεδίων αντιδραστήρων για την εύρεση των καλύτερων, τη διατήρηση σταθερού ελέγχου των αντιδράσεων συγχώνευσης για μεγαλύτερες περιόδους, και ακόμη τη μείωση του χρόνου και του κόστους ανάλυσης σχεδίων αντιδραστήρων και πρόβλεψης αλλαγών στο πλάσμα — ο ρόλος της AI στην πυρηνική συγχώνευση αυξάνεται ραγδαία.

Ενώ η παραγωγή μεγάλης κλίμακας ενέργειας από πυρηνική συγχώνευση ενδέχεται να μην είναι εφικτή πριν περίπου το 2050, η AI έχει σίγουρα εμφανιστεί ως ένα υποσχόμενο εργαλείο για την επιτάχυνση αυτής της διαδικασίας.

Steven Cowley, καθηγητής αστροφυσικής και διευθυντής του Εργαστηρίου Πλασματικής Φυσικής του Υπουργείου Ενέργειας στο Πρίνστον (PPPL), πιστεύει:

“Η συγχώνευση μπορεί να αποδειχθεί η «σκοτωτική εφαρμογή» της AI.”

Στο αρχικό του έτος, οι επιστήμονες ανέφεραν ότι βρήκαν τρόπο να προβλέπουν τις αστάθειες στο πλάσμα, το οποίο είναι ιδιαίτερα επιρρεπές σε ρήξεις και διαφυγή από τα μαγνητικά πεδία των μηχανών που σχεδιάζονται για να το συγκρατούν, και να αποτρέπουν αυτές τις αστάθειες σε πραγματικό χρόνο χρησιμοποιώντας AI.

Ο ελεγκτής AI μπόρεσε να προβλέψει πιθανές ρήξεις του πλάσματος έως και 300 χιλιοστά του δευτερολέπτου νωρίτερα, σύμφωνα με το πείραμα που διεξήχθη από ερευνητές του Πανεπιστημίου Πρίνστον και του PPPL.

Οι διακοπές είναι ένα από τα μεγάλα εμπόδια στην πυρηνική συγχώνευση, καθώς θέλουμε ο αντιδραστήρας να λειτουργεί 24/7 για χρόνια χωρίς κανένα πρόβλημα.

(Δεδομένου ότι οι διακοπές και οι αστάθειες είναι) πολύ προβληματικές… η ανάπτυξη λύσεων όπως αυτή αυξάνει την εμπιστοσύνη τους ότι μπορούμε να λειτουργούμε αυτές τις μηχανές χωρίς κανένα πρόβλημα.

– Egemen Kolemen, συγγραφέας της μελέτης και καθηγητής μηχανολογίας και αεροδιαστημικής μηχανικής στο Πανεπιστήμιο Πρίνστον

Δημιουργία AI για την Εύρεση Νέων Κράματων για Εγκαταστάσεις Πυρηνικής Συγχώνευσης

Μια πρόσφατη μελέτη του Εθνικού Εργαστηρίου Oak Ridge (ORNL) του Υπουργείου Ενέργειας (DOE) δημιούργησε ένα μοντέλο AI για την βοήθεια στην ταυτοποίηση νέων κραμάτων που χρησιμοποιούνται σε αντιδραστήρες πυρηνικής συγχώνευσης ως ασπίδα για τη στήριξη των εξαρτημάτων εφαρμογών συγχώνευσης.

Το έργο ξεκίνησε πριν πολλά χρόνια υπό την ηγεσία του David Womble, πρώην Διευθυντή Πρωτοβουλίας AI, και αποτελεί ένα μεγάλο βήμα προς τη βελτίωση των εγκαταστάσεων πυρηνικής συγχώνευσης. Στη συνέχεια, συνεχίστηκε ως προτεραιότητα έρευνας στο πλαίσιο της Τεχνητής Νοημοσύνης για Επιστημονική Ανακάλυψη (AISD).

Οι τρέχουσες περιορισμοί των μεγάλων υπολογιστικών προσεγγίσεων, όπως σημειώνει η μελέτη, ρίχνουν νέο φως στα πιθανά οφέλη της ενσωμάτωσης της Μηχανικής Μάθησης (ML) στην παραδοσιακή επιστήμη υλικών και την κβαντική μηχανική.

Τα μοντέλα βαθιάς μάθησης (DL), ειδικά, έχουν αποδειχθεί αποτελεσματικά στην καταγραφή σχετικών μη γραμμικοτήτων που ενεργοποιούνται από τις ατομικές διαμορφώσεις ενός ατομικού συστήματος.

Μonce το μοντέλο DL εκπαιδευτεί, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για εξαγωγές σε ένα κλάσμα του χρόνου που θα απαιτούσε η εκτέλεση μιας πλήρους υπολογισμού DFT, παράγοντας ταυτόχρονα ακριβή αποτελέσματα. Αυτή η σημαντική εξοικονόμηση χρόνου στην πρόβλεψη των ιδιοτήτων των κραμάτων χρησιμοποιώντας ατομικές πληροφορίες επιταχύνει αποτελεσματικά την ανακάλυψη και το σχεδιασμό νέων πολυσυστατικών κραμάτων.

Έτσι, η εστίαση της μελέτης ήταν στα κράματα, τα οποία απαιτούνται για να «επιτύχουν εξαιρετικές επιδόσεις σε πολύ υψηλές θερμοκρασίες». Αυτή η απόδοση πρέπει να αφορά τόσο την αντοχή σε υψηλές θερμοκρασίες όσο και τις δομικές μηχανικές ιδιότητες που απαιτούνται για τη χρήση των κραμάτων σε σύνθετες πυρηνικές εγκαταστάσεις. Για ένα υλικό να επιτύχει υψηλή αντοχή σε υψηλότερη θερμοκρασία, η θερμοκρασία αποσύνθεσής του πρέπει να είναι υψηλότερη.

Για την κατασκευή αυτών των υλικών, το βολφράμιο χρησιμοποιείται παραδοσιακά ως κύριο στοιχείο. Παράλληλα, προστίθενται πρόσθετα στοιχεία ως συμπλήρωμα. Η προκύπτουσα σύνθεση του κράματος είναι ανθεκτική σε υψηλές θερμοκρασίες, αλλά ασταθής στη διατήρηση της κατάλληλης ασπίδας.

Πρόσφατα, οι ερευνητές εξέτασαν την αντικατάσταση αυτών των τυπικών υλικών τεχνολογίας με ό,τι περιέγραψε ο επιστήμονας δεδομένων AI του ORNL, Massimiliano Lupo Pasini, ως «κάτι εντελώς νέο και διαταραγτικό».

Ωστόσο, φυσικά, η ταυτοποίηση πιθανών μεταλλικών συνδυασμών αποτελεί μεγάλη πρόκληση, δεδομένου του τεράστιου αριθμού των δυνατοτήτων.

Έτσι, οι ερευνητές χρησιμοποίησαν AI για να παρακάμψουν τη φάση δοκιμών και να ανακαλύψουν χρήσιμους υποψήφιους κράματα με πιο αποδοτικό τρόπο. Αυτό περιελάμβανε τη δημιουργία δεδομένων για το μοντέλο AI που εντόπισε τρία στοιχεία για δοκιμή ως πιθανούς νέους υποψήφιους κράματα.

Σύμφωνα με τα αποτελέσματα της μελέτης, τα οποία δημοσιεύθηκαν στο περιοδικό Scientific Data, η ομάδα παρουσίασε τέσσερα ανοιχτά σύνολα δεδομένων. Τα σύνολα δεδομένων παρείχαν αποτελέσματα υπολογισμών θεωρίας πυκνότητας λειτουργίας (DFT) των ιδιοτήτων του βασικού κράτους των κραμάτων.

Τα εμπλεκόμενα κράματα είναι νιόβιο-βανάδιο (NbV), νιόβιο-τάνταλ (NbTa), τάνταλ-βανάδιο (TaV) και τριπλό κράμα NbTaV, διατεταγμένα σε δομές κυβικού κέντρου σώματος (BCC) με 128 θέσεις πλέγματος Bravais.

Το μοντέλο AI από το ORNL έχει μεγάλη σημασία στον κόσμο της πυρηνικής συγχώνευσης, επειδή αυτή η υποσχόμενη τεχνολογία μπορεί να παρέχει καθαρά και σχεδόν απεριόριστα υλικά ενέργειας που αντέχουν σε εξαιρετικά υψηλές θερμοκρασίες, ακτινοβολία και μηχανικό στρες. Έτσι, βρίσκοντας κράματα υψηλών επιδόσεων, μπορούμε να διασφαλίσουμε τη μακροζωία και την αξιοπιστία των αντιδραστήρων συγχώνευσης.

Εκτός από τη βοήθεια στην ταυτοποίηση νέων κραμάτων πολύ πιο γρήγορα και οικονομικά, και την απομάκρυνση ενός σημαντικού εμποδίου στην πρακτική και ασφαλή υλοποίηση των αντιδραστήρων πυρηνικής συγχώνευσης, ένα τέτοιο μοντέλο AI μπορεί επίσης να επιτρέψει διαταραγτικές τεχνολογικές προόδους στην πυρηνική συγχώνευση.

Μοντελοποίηση Δεδομένων με Βάση την AI για την Επιτάχυνση Επιστημονικών Ανακαλύψεων

Η ύπαρξη μιας βάσης δεδομένων που δημιουργήθηκε από AI αποτελεί μόνο ένα μέρος του έργου. Το επόμενο μέρος αφορά τη χρήση των παραγόμενων δεδομένων για περαιτέρω έρευνα σχετικά με την ανάπτυξη, εκπαίδευση και υλοποίηση μοντέλων ML για την ανακάλυψη και το σχεδιασμό υλικών.

Σύμφωνα με τον Lupo Pasini, απαιτούνται έξι στοιχεία για την υποστήριξη του σχεδιασμού νέων ανθεκτικών υψηλής εντροπίας κραμάτων.

Τα κράματα υψηλής εντροπίας, ή HEAs, αποτελούν ένα νέο πεδίο για τους επιστήμονες υλικών, και επί του παρόντος υπάρχουν πολύ λίγα πειραματικά αποτελέσματα. Μια μελέτη από πριν λίγα χρόνια εξέτασε 14 στοιχεία και τους συνδυασμούς που παράγουν HEAs. Χρησιμοποιώντας υπολογισμούς υψηλής απόδοσης κβαντικής μηχανικής, βρήκαν τη σταθερότητα και τις ελαστικές ιδιότητες πάνω από 7.000 HEAs.

Αυτό ήταν, σύμφωνα με τον συγγραφέα της μελέτης Wei Chen, αναπτυχτής του Ιλινόις Ινστιτούτου Τεχνολογίας, η «μεγαλύτερη βάση δεδομένων των ελαστικών ιδιοτήτων των κραμάτων υψηλής εντροπίας».

Τώρα, για τη νέα μελέτη, υπάρχει επίσης το ζήτημα του δαπανηρού έργου εκτέλεσης κβαντικών μηχανικών υπολογισμών σε υπάρχοντες υπερυπολογιστές. Έτσι, «τα δεδομένα μόνο δεν θα είναι αρκετά».

Ένα ακόμη πρόκληση που η ομάδα έπρεπε να ξεπεράσει με αυτούς τους τεράστιους υπολογισμούς ήταν ο χρόνος. Χρειάστηκε πάνω από ένα χρόνο για να ολοκληρώσουν οι ερευνητές τους υπολογισμούς στους υπερυπολογιστές Perlmutter και Summit και να παράγουν τα δεδομένα.

The Summit supercomputer is part of the Oak Ridge Leadership Computing Facility and is located at ORNL, while Perlmutter is housed at Lawrence Berkeley National Laboratory, with both computing systems being DOE Office of Science user facilities.

Στο επόμενο βήμα, η ομάδα θα χρησιμοποιήσει τα παραγόμενα δεδομένα για την εκπαίδευση του μοντέλου AI. Το μοντέλο θα επιταχύνει το ευρύ φάσμα των ενώσεων ως αποτέλεσμα του μίγματος των έξι στοιχείων σε διαφορετικές συγκεντρώσεις ως κράματα.

«Προσπαθούμε να βοηθήσουμε τους επιστήμονες υλικών με τις προσεγγίσεις δοκιμής-σφάλματος στην ταυτοποίηση του σχετικού ποσοστού των διαφορετικών στοιχείων που πρέπει να αναμειχθούν μαζί, ώστε να προκύψουν κράματα που μπορούν να οδηγήσουν σε διαταραγτικές τεχνολογικές προόδους στη συγχώνευση.»

– Lupo Pasini

Η χρήση της AI για την κατανόηση των πολυπλοκοτήτων των υλικών σε πιο βαθύ επίπεδο προχωρά επίσης με γρήγορο ρυθμό. Πέρυσι, ο Lupo Pasini του ORNL ηγήθηκε επίσης μιας ομάδας επιστημόνων υπολογιστών που δημιούργησαν σύνολα δεδομένων άνευ προηγουμένου κλίμακας, παρέχοντας τις υπεριώδεις-ορατές φασματικές ιδιότητες πάνω από 10 εκατομμύρια οργανικών μορίων.

Η κατανόηση της αλληλεπίδρασης ενός μορίου με το φως είναι κρίσιμη για την αποκάλυψη των ηλεκτρονικών και οπτικών του ιδιοτήτων, που έχουν πιθανές φωτοενεργές εφαρμογές σε συστήματα ιατρικής απεικόνισης και ηλιακά κύτταρα.

Οι υπολογισμοί κβαντικής χημείας εκτελέστηκαν χρησιμοποιώντας πόρους υψηλής απόδοσης υπολογισμού για τη δημιουργία των τεράστιων συνόλων δεδομένων. Αυτά τα σύνολα δεδομένων θα χρησιμοποιηθούν στη συνέχεια για την εκπαίδευση ενός μοντέλου DL ώστε να εντοπίζει μόρια με προσαρμοσμένες οπτοηλεκτρονικές και φωτοδραστικές ιδιότητες.

Τότε, ο Lupo Pasini σημείωσε ότι η καθορισμός του πώς η ύλη και η ενέργεια αλληλεπιδρούν σε υποατομικό επίπεδο μέσω εργαστηριακών πειραμάτων και υφιστάμενων υπολογισμών πρώτης αρχής, που μπορούν εύκολα να υπερφορτώσουν τα υπερυπολογιστικά κέντρα, είναι απλώς μη προσιτό. Τα μοντέλα DL, ωστόσο, «παρέχουν πολύ υποσχόμενα εργαλεία για την υπέρβαση αυτών των εμποδίων».

Η ομάδα κατασκευάζει μια αρχιτεκτονική HydraGNN που λαμβάνει τη δομή του ατόμου και τη μετατρέπει σε γράφημα πριν προσπαθήσει να προβλέψει τι θα παρήγαγε ο κώδικας πρώτης αρχής ως έξοδο.

Στο αρχικό του έτος, ο Lupo Pasini και η ομάδα έδειξαν την κλιμάκωση του HydraGNN στο σύστημα Perlmutter καθώς και στους υπερυπολογιστές Frontier και Summit. Το HydraGNN είναι μια υλοποίηση αρχιτεκτονικών GNN για την παραγωγή γρήγορων και ακριβών προβλέψεων των ιδιοτήτων των υλικών.

Με την εικονογράφηση, η ομάδα έδειξε ακριβώς πώς να κλιμακώσει τα γραφικά νευρωνικά δίκτυα (GNNs) για να χαρτογραφήσει συνδέσεις μεταξύ χιλιάδων ή ακόμη και εκατομμυρίων μεταβλητών και να αποκαλύψει τις σχέσεις τους, επιταχύνοντας την επιστημονική ανακάλυψη.

Εταιρείες που Θα Επωφεληθούν από τη Συγχώνευση 

Τόσο οι βιομηχανίες AI όσο και η πυρηνική συγχώνευση βλέπουν δισεκατομμύρια δολάρια επενδύσεων, γεγονός που δείχνει τον ενθουσιασμό και την ανάπτυξη γύρω από αυτές τις δύο μετασχηματιστικές τεχνολογίες. Ας δούμε λοιπόν μερικά εξέχοντα ονόματα από αυτούς τους τομείς: 

#1. General Electric (GE)

Η General Electric (GE.TO ) συμμετέχει στην έρευνα και ανάπτυξη πυρηνικής ενέργειας μέσω της GE Vernova (GEV ), η οποία στοχεύει στην επιτάχυνση της πορείας προς πιο αξιόπιστη, προσιτή και βιώσιμη ενέργεια. Οι προσπάθειές της στον τομέα περιλαμβάνουν νέους αισθητήρες και τεχνικές απεικόνισης για την παρακολούθηση των χρησιμοποιημένων υλικών πυρηνικού καυσίμου σε πραγματικό χρόνο, μια τεχνική επιθεώρησης που ονομάζεται RADMASS για την πιο προσιτή επεξεργασία του καυσίμου, και την κατασκευή βραστών νερών αντιδραστήρων (BWRs).

Με κεφαλαιοποίηση αγοράς $204,469 δισεκατομμυρίων, οι μετοχές της εταιρείας διαπραγματεύονται αυτή τη στιγμή στα $188,94, με άνοδο 47,83% ετησίως. Διαθέτει EPS (TTM) 4,28, P/E (TTM) 44,09 και απόδοση μερίσματος 0,59%.

Για το 2ο τρίμηνο 2024, η GE Vernova ανέφερε συνολικά έσοδα $8,2 δισεκατομμύρια και καθαρό εισόδημα $1,3 δισεκατομμύρια. Παράλληλα, οι συνολικές παραγγελίες $11,8 δισεκατομμύρια υπερέβησαν τα έσοδα κατά 1,4 φορές. Τα μετρητά από τις λειτουργικές δραστηριότητες στο τέλος του τριμήνου ανήλθαν σε $1 δισεκατομμύριο, ενώ το υπόλοιπο μετρητών $5,8 δισεκατομμύρια αυξήθηκε από $4,2 δισεκατομμύρια μετά το διαχωρισμό από τη GE τον Απρίλιο.

«Οι τάσεις παγκόσμιας ηλεκτροποίησης και αποανθρακοποίησης συνεχίζουν να ενισχύουν τη ζήτηση για τα προϊόντα και τις υπηρεσίες μας.»

– GE Vernova CEO Scott Strazik

#2. IBM (IBM)

Ενώ η NVIDIA (NVDA ) είναι ηγέτης στην τεχνολογία AI και υπερυπολογιστών, γεγονός που οδήγησε τις τιμές των μετοχών της να αυξηθούν κατά 134,76% φέτος, η IBM βρίσκεται επίσης ανάμεσα στις κορυφαίες στον τομέα του κβαντικού υπολογισμού και της έρευνας AI. Οι κβαντικοί υπολογιστές της εταιρείας είναι συστήματα κβαντικού υπολογισμού βασισμένα στο cloud που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για έρευνα και εξερεύνηση.

Με την εκτέλεση πολύπλοκων προσομοιώσεων σε αυτούς τους κβαντικούς υπολογιστές, η IBM επιτρέπει κρίσιμες προόδους σε διάφορους τομείς. Πριν λίγα χρόνια, η εταιρεία έγραψε για τη βελτιστοποίηση της παραγωγής πυρηνικής ενέργειας με την αξιοποίηση της αξίας των δεδομένων.

Με κεφαλαιοποίηση αγοράς $201,54 δισεκατομμυρίων, οι μετοχές της εταιρείας διαπραγματεύονται αυτή τη στιγμή στα $218,80, με άνοδο 34,82% ετησίως. Διαθέτει EPS (TTM) 9,53, P/E (TTM) 2,95 και απόδοση μερίσματος 3,05%.

Για το 2ο τρίμηνο 2024, η IBM ανέφερε έσοδα $15,8 δισεκατομμύρια, που ήταν αύξηση 2% με τη μεγαλύτερη άνοδο στο τμήμα λογισμικού. Το μικτό περιθώριο κέρδους της εταιρείας ήταν 56,8% ενώ το λειτουργικό (Non-GAAP) ήρθε στο 57,8%. Τα καθαρά μετρητά από τις λειτουργικές δραστηριότητες ήταν $6,2 δισεκατομμύρια ετησίως και η ελεύθερη ταμειακή ροή $4,5 δισεκατομμύρια.

#3. ATI Inc. (ATI)

Η ATI ειδικεύεται στην παραγωγή ειδικών μετάλλων και κραμάτων, και αυτή η εξειδίκευση την τοποθετεί καλά για εφαρμογές σε αντιδραστήρες συγχώνευσης. Το τμήμα High-Performance Materials & Components (HPMC) παράγει υλικά υψηλών επιδόσεων όπως τιτάνιο και κράματα βάσει τιτανίου που χρησιμοποιούνται στην ενέργεια, την ιατρική και την αεροδιαστημική. Το τμήμα Advanced Alloys & Solutions (AA&S) παράγει ζιρκόνιο και συναφή κράματα που χρησιμοποιούνται στις αγορές αυτοκινήτων, ηλεκτρονικών, ενέργειας και άμυνας.

Με κεφαλαιοποίηση αγοράς $8,20 δισεκατομμυρίων, οι μετοχές της εταιρείας διαπραγματεύονται αυτή τη στιγμή στα $66, με άνοδο 44,74% ετησίως. Διαθέτει EPS (TTM) 2,94 και P/E (TTM) 22,48.

Για το 2ο τρίμηνο 2024, η ATI ανέφερε πωλήσεις $1,1 δισεκατομμύρια, που ήταν αύξηση 5% σε σχέση με το προηγούμενο τρίμηνο. Το καθαρό εισόδημα του τριμήνου ήταν $81,9 εκατομμύρια, ή $0,58 ανά μετοχή, με άνοδο 26% από το 1Q24. Το προσαρμοσμένο EBITDA της εταιρείας ήταν $182,6 εκατομμύρια.

«Η εκτέλεσή μας και η ικανότητά μας να αξιοποιούμε τις ευκαιρίες της αγοράς μας επιτρέπουν να αυξήσουμε τα περιθώρια και να δημιουργήσουμε ισχυρή λειτουργική ταμειακή ροή.»

– Kimberly A. Fields, Πρόεδρος και Διευθύνων Σύμβουλος

Συμπέρασμα

Η εμμονή με την AI αυξάνεται συνεχώς, και η ενσωμάτωσή της στην έρευνα πυρηνικής συγχώνευσης σηματοδοτεί μια καθοριστική στιγμή και για τους δύο τομείς. Αντιμετωπίζοντας τις σύνθετες προκλήσεις που ενυπάρχουν στη συγχώνευση, η AI έχει τη δυνατότητα να μειώσει δραστικά το χρονοδιάγραμμα για την επίτευξη πρακτικής ενέργειας συγχώνευσης.

Από προβλέψεις πλάσματος σε πραγματικό χρόνο μέχρι την ανακάλυψη νέων κραμάτων που μπορούν να αντέξουν ακραίες συνθήκες, οι προόδους που καθοδηγούνται από AI προωθούν σταθερά την πυρηνική συγχώνευση πιο κοντά στην πραγματικότητα, προσφέροντας μια καθαρότερη και πιο βιώσιμη ενεργειακή λύση στην παγκόσμια ενεργειακή κρίση.

Κάντε κλικ εδώ για να μάθετε όλα όσα χρειάζεται να γνωρίζετε για την επένδυση στην τεχνητή νοημοσύνη.