Διαδικτυακή Μάθηση Συγχώνευσης με Τεχνητή Νοημοσύνη για Άπαντο Καθαρή Ενέργεια Αύγουστος 2026

Με τα ορυκτά καύσιμα να εξαντλούνται γρήγορα και τις κλιματικές αλλαγές να χειροτερεύουν, βρισκόμαστε σε κρίσιμη ανάγκη για καθαρή ενέργεια. 

Ενώ οι ανανεώσιμες πηγές ενέργειας προσφέρουν μια υποσχόμενη εναλλακτική λύση, έχουν τις δικές προκλήσεις σε σχέση με τις περιορισμούς αποθήκευσης ενέργειας, τις复잡ότητες της ενσωμάτωσης στο δίκτυο, τους υψηλούς αρχικούς κόστους και την εποχιακή φύση ορισμένων πηγών όπως ο ήλιος και ο άνεμος. Επιπλέον, η χρήση γης, οι πολιτικές εμπόδια και η ανάγκη για ισχυρή υποδομή επίσης δημιουργούν σημαντικά εμπόδια. 

Αυτή είναι η στιγμή όπου η πυρηνική ενέργεια μπορεί να αλλάξει το παιχνίδι. Η πυρηνική ενέργεια είναι μια μορφή ενέργειας που απελευθερώνεται από τον πυρήνα, ο οποίος είναι το θετικά φορτισμένο κεντρικό τμήμα των ατόμων, αποτελούμενο από πρωτόνια και νετρόνια. 

Σύμφωνα με το Διεθνές Οργανισμό Ενέργειας (IEA), η πυρηνική ενέργεια αντιστοιχεί σε περίπου 10% της παραγωγής ηλεκτρικής ενέργειας παγκοσμίως. 

Αλλά παρά την ικανότητά της να παράγει ενέργεια χωρίς εκπομπές, οι υψηλοί αρχικοί κόστος, οι μακροχρόνιες προθεσμίες και το κακό ρεκόρ της έγκαιρης παράδοσης περιορίζουν την υιοθέτηση της πυρηνικής ενέργειας, όπως σημείωσε το IEA. Ωστόσο, η νέα δυναμική σε όλο τον κόσμο έχει τη δυνατότητα να ανοίξει μια νέα εποχή για την πυρηνική ενέργεια με αντιδραστήρες που θα αρχίσουν να λειτουργούν εμπορικά στην Κίνα, την Ευρώπη, την Ινδία, την Ιαπωνία και την Κορέα.

Τώρα, υπάρχουν δύο τρόποι με τους οποίους αυτή η πηγή ενέργειας μπορεί να παραχθεί:

• Σύγκλιση
• Διάσπαση

Η διάσπαση είναι η διαδικασία κατά την οποία οι πυρήνες των βαρέων ατόμων διασπώνται σε μικρότερες. Η σύγκλιση είναι η διαδικασία κατά την οποία οι πυρήνες των ελαφρύτερων ατόμων συνδυάζονται για να σχηματίσουν ένα βαρύτερο. Και οι δύο απελευθερώνουν τεράστιες ποσότητες ενέργειας.

Ενώ μόνο η διάσπαση χρησιμοποιείται σήμερα σε μεγάλη κλίμακα για την παραγωγή ηλεκτρικής ενέργειας, σήμερα, ο ενδιαφέρον μας είναι στην πυρηνική σύγκλιση.

Ακόμη στη φάση έρευνας και ανάπτυξης, η πυρηνική σύγκλιση συνεισφέρει πολύ λίγο στην παγκόσμια παραγωγή ενέργειας, αν και έχει τεράστια προοπτική για το μέλλον. Είναι στην πραγματικότητα μια από τις πιο περιβαλλοντικά φιλικές πηγές ενέργειας, καθώς δεν υπάρχουν εκπομπές διοξειδίου του άνθρακα ή άλλων επιβλαβών εκπομπών κατά τη διαδικασία.

Η ηλεκτρική ενέργεια μηδενικών εκπομπών άνθρακα από σταθμούς πυρηνικής σύγκλισης μπορεί επίσης να ρέει συνεχώς, ανεξάρτητα από το καιρό ή αν είναι μέρα ή νύχτα. Σε αντίθεση με τη διάσπαση, η σύγκλιση δεν δημιουργεί κανένα πιθανό καταστροφικό λιώσιμο ή μακροχρόνια ραδιενεργά απόβλητα.

Δεν συνεισφέρει μόνο η σύγκλιση στις εκπομπές αερίων του θερμοκηπίου (GHG), αλλά και οι δύο κύριες πηγές καυσίμων, το υδρογόνο (για το δευτέριο) και το λίθιο (για το τρίτιο), είναι επίσης ευρέως διαθέσιμα.

Ενάντια σε αυτό το υπόβαθρο, η πυρηνική σύγκλιση αναμένεται να καλύψει τις ενεργειακές ανάγκες της ανθρωπότητας για εκατομμύρια χρόνια, και αυτό έχει τις χώρες σε όλο τον κόσμο να εργάζονται ενεργά για να την κάνουν πραγματικότητα. 

Εμπόδια Μεταξύ Όρασης και Πραγματικότητας για την Πυρηνική Ενέργεια

Ήταν το 1915 όταν η έννοια της πυρηνικής σύντηξης προτάθηκε για πρώτη φορά από τον Αμερικανό χημικό William Draper Harkins. Αλλά ακόμη δεν έχουμε επιτύχει να την εφαρμόσουμε με σημαντικό τρόπο. 

Οι πυρηνικές συντηκτικές αντιδράσεις αποτελούν στην πραγματικότητα την θεμελιώδη πηγή ενέργειας των αστέρων, συμπεριλαμβανομένης της τεράστιας μπάλας καυτού αερίου, του Ηλίου. Η διαδικασία που ονομάζεται θερμοπυρηνική σύντηξη έχει διατηρήσει τον Ήλιο και τους αστέρες να λάμπουν για εκατομμύρια χρόνια.

Στη θερμοπυρηνική σύντηξη, τα πυρηνικά πυρήνες συνδυάζονται σε εξαιρετικά υψηλές θερμοκρασίες, δέκα έως εκατό εκατομμύρια βαθμούς Κελσίου, οι οποίες παρέχουν αρκετή ενέργεια για να υπερβούν την αμοιβαία ηλεκτρική απώθηση δύο πυρήνων. Στη συνέχεια, συνδυάζονται για να σχηματίσουν ένα單 πυρήνα και απελευθερώνουν σημαντική ενέργεια.

Η τεράστια βαρυτική δύναμη του Ηλίου παίζει βασικό ρόλο εδώ, καθώς παράγει εξαιρετική πίεση, θερμότητα και τις συνθήκες για σύντηξη. Χωρίς βαρύτητα, ο Ήλιος δεν θα ήταν αρκετά ζεστός και πυκνός για να συμβεί η σύντηξη. 

Τώρα, για να δημιουργηθεί πυρηνική σύντηξη στη Γη αλλά χωρίς τις καταστροφικές επιπέδους βαρύτητας σημαίνει τοποθέτηση ελαφριών ισοτόπων σε einen αντιδραστήρα και στη συνέχεια θέρμανση τους σε εκατομμύρια βαθμούς Κελσίου, που τα μετατρέπει σε ένα ιονισμένο “πλάσμα”.

Το πλάσμα είναι ένα φορτισμένο αέριο που αποτελείται από θετικά ιόντα και ελεύθερους ηλεκτρόνια. Είναι εξαιρετικά ζεστό και δύσκολο να ελεγχθεί, απαιτώντας ένα μαγνητικό πεδίο για να αποτρέψει την έξοδό του.

Οι επιστήμονες έχουν能够 να επιτύχουν κανονικά τις συνθήκες για πυρηνική σύντηξη, αλλά η σταθερότητα του πλάσματος και οι βελτιωμένες ιδιότητες περιορισμού ακόμη δεν έχουνεπιτευχθεί για να διατηρήσουν την αντίδραση και να παράγουν ενέργεια με βιώσιμο τρόπο.

Για παράδειγμα, στα τέλη του 2022, ένα πείραμα σύντηξης αξίας δισεκατομμυρίων δολλαρίων终于 κατάφερε να κάνει ένα μικρό δείγμα ισοτόπων να απελευθερώσει περισσότερη ενέργεια από την ενέργεια του λέιζερ που χρησιμοποιήθηκε για να αναφλέξει, αλλά διαρκούσε μόνο περίπου ένα δέκατο του νανοδευτερόλεπτου.

Έτσι, η πυρηνική σύντηξη είναι μια πολύ απαιτητική διαδικασία, που απαιτεί εξαιρετικές συνθήκες υψηλών θερμοκρασιών και έντονης πίεσης.

Στη συνέχεια, υπάρχει η ανάγκη να σταθεροποιηθεί το πλάσμα, να αποτραπεί η επαφή του με τους τοίχους του αντιδραστήρα και να ελάττωσει την απώλεια θερμότητας, καθιστώντας δύσκολο να διατηρηθεί η αντίδραση. Σε ότι αφορά τη μηχανική, χρειαζόμαστε μεγάλους, ισχυρούς υπεραγώγιμους μαγνήτες για να περιορίσουμε το πλάσμα σε τοκάμακ, ένα κοινό είδος αντιδραστήρα σύντηξης σε σχήμα δακτυλίου, και προηγμένα συστήματα κενού για να επιτύχουμε και να διατηρήσουμε τις εξαιρετικά χαμηλές πιέσεις.

Επιπλέον, χρειαζόμαστε υλικά που μπορούν να αντέξουν υψηλές θερμοκρασίες, υψηλές ροές θερμότητας και έντονη ακτινοβολία νετρονίων. Για να αντιμετωπίσουμε αυτές τις προκλήσεις, οι επιστήμονες στρέφονται στην τεχνητή νοημοσύνη (AI). 

Η AI παίζει ολοένα και πιο σημαντικό ρόλο στην επιτάχυνση της έρευνας και ανάπτυξης της πυρηνικής σύντηξης. Με τη χρήση της μηχανικής μάθησης και άλλων αλγορίθμων AI, οι ερευνητές βελτιώνουν το σχεδιασμό του αντιδραστήρα, εντοπίζουν και διορθώνουν θεμελιώδεις σφάλματα μέτρησης, επιταχύνουν την ανακάλυψη υλικών, προβλέπουν και προλαμβάνουν διαταραχές του πλάσματος, ελέγχουν την κατάσταση του πλάσματος και βελτιώνουν την απόδοση και τη σταθερότητα των αντιδράσεων σύντηξης.Με την επεξεργασία τεράστιων ποσοτήτων σύνθετων δεδομένων και της περίπλοκης σχέσης μεταξύ διαφόρων πτυχών της διαδικασίας σύντηξης, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βελτιώσει περαιτέρω την κατανόησή μας για αυτή, να επιταχύνει την ανάπτυξη νέων σχεδίων αντιδραστήρων και να μειώσει σημαντικά τους χρόνους ανάπτυξης, ανοίγοντας τον δρόμο για την εμπορική εκμετάλλευση της πυρηνικής ενέργειας.

Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά να υπερβεί τους φυσικούς φραγμούς της σύντηξης

Η τεχνητή νοημοσύνη μεταμορφώνει ταχύτατα τις βιομηχανίες, συμπεριλαμβανομένου του ενεργειακού τομέα, όπου βοηθά να λυθεί η παγκόσμια ενεργειακή κρίση με την επίτευξη άνευ άνθρακα, απεριόριστης πυρηνικής ενέργειας. 

Σε σχέση με αυτό, η Google DeepMind χρησιμοποίησε βαθιά ενισχυμένη μάθηση (RL) για να ελέγξει επιτυχώς το πλάσμα¹ σε ένα τοκάμακ και να το σкульπτει ακριβώς σε διαφορετικά σχήματα. Για την ανάπτυξη του συστήματος RL, συνεργάστηκαν με το Ελβετικό Κέντρο Πλάσματος στο EPFL. Το σύστημα ανακαλύπτει αυτόματα πώς να ελέγξει τις μαγνητικές σπείρες που περιβάλλουν ένα τοκάμακ και να περιέχει το πλάσμα μέσα σε αυτό.

Τον προηγούμενο χρόνο, η εταιρεία εξέδωσε επίσης einen προσομοιωτή πλάσματος που ονομάζεται TORAX², ο οποίος μοντελοποιεί το “κεντρικό” μέρος του πλάσματος και στη συνέχεια προβλέπει αλλαγές στη θερμοκρασία, πυκνότητα και ηλεκτρικό ρεύμα. 

Νωρίτερα τον προηγούμενο χρόνο, μια ομάδα στο Πανεπιστήμιο του Πρίνστον χρησιμοποίησε επίσης RL για να προβλέψει την κύρια μορφή των διαταραχών στο πλάσμα σύντηξης μέχρι 300 χιλιοστά του δευτερολέπτου πριν εμφανιστούν. Αυτό ονομάζεται “διαταραχές ρήξης”, και συμβαίνει όταν οι μαγνητικές γραμμές μέσα στο πλάσμα σπάσουν, επιτρέποντας στο πλάσμα να διαφύγει και έτσι σταματώντας τη διαδικασία σύντηξης. 

Αυτές οι αστάθειες αναμένεται να “γίνουν ακόμη πιο προεξέχουσες καθώς θα προσπαθούμε να τρέξουμε αντιδράσεις σύντηξης στις υψηλές δυνάμεις που απαιτούνται για την παραγωγή αρκετής ενέργειας”, είπε ο πρώτος συγγραφέας Jaemin Seo, αναπληρωτής καθηγητής φυσικής στο Πανεπιστήμιο Chung-Ang της Νότιας Κορέας. “Αυτές είναι một σημαντική πρόκληση για εμάς να λύσουμε.”

Το μοντέλο AI τους προβλέπει τις πιθανές διαταραχές ρήξης σε προηγούμενο χρόνο³ και στη συνέχεια κάνει αλλαγές σε ορισμένα λειτουργικά παραμέτρους για να αποφευχθεί η ρήξη μέσα στις μαγνητικές γραμμές του πλάσματος.

Το μοντέλο, εκπαιδευμένο σε παλαιά πειραματικά δεδομένα, έχει ως στόχο να διατηρήσει μια υψηλής ισχύος αντίδραση, μαζί με συνθήκες για να αποφευχθούν, όπως η αστάθεια ρήξης, και τα διακόπτη που μπορεί να γυρίσει για να επιτύχει αυτά τα αποτελέσματα. Με τον καιρό, το μοντέλο AI “μαθαίνει το βέλτιστο μονοπάτι” για να διατηρήσει τον υψηλής ισχύος στόχο ενώ αποφεύγει την αστάθεια.

“Μαθαίνοντας από παλαιά πειράματα, αντί να ενσωματώνει πληροφορίες από φυσικά μοντέλα, το AI θα μπορούσε να αναπτύξει μια τελική πολιτική ελέγχου που υποστηρίζει μια σταθερή, υψηλής ισχύος κατάσταση πλάσματος σε πραγματικό χρόνο, σε ένα πραγματικό αντιδραστήρα.”

– Αρχηγός έρευνας Egemen Kolemen

Ενώ το μοντέλο έτρεξε αμέτρητα προσομοιωμένα πειράματα σύντηξης για να βρει μονοπάτια, στο παρασκήνιο, η ομάδα παρατήρησε τις “προθέσεις” και τις βελτίωσε ενέργειες, ενεργώντας ως διαιτητής “μεταξύ того που το AI θέλει να κάνει και αυτό που μπορεί να φιλοξενήσει το τοκάμακ.”

Η ομάδα των μηχανικών, φυσικών και επιστημόνων δεδομένων έκανε δοκιμές και επέδειξε το μοντέλο τους σε πειράματα στο DIII-D Εθνικό Κέντρο Σύντηξης στην Σαν Ντιέγκο.

Στη συνέχεια, νωρίτερα αυτό το χρόνο, μια έρευνα με τίτλο “Προβλέψη Απόδοσης και Τουρμπούλενς σε ITER Burning Plasmas μέσω Μη Γραμμικής Προσέγγισης Gyrokinetic Profile Prediction“⁴ δημοσιεύθηκε από τον Nathan Howard, einen αρχικό ερευνητή επιστήμονα στο Κέντρο Επιστήμης και Τεχνολογίας Πλάσματος του MIT (PSFC).Ο Χάουαρντ και η ομάδα του χρησιμοποίησαν τη μηχανική μάθηση και τις προσομοιώσεις για να προβλέψουν πώς θα συμπεριφερθεί το πλάσμα σε ένα συσκευή σύντηξης. 

“Στο έγγραφο, εξήγησαν ότι οι υψηλής ανάλυσης προσομοιώσεις της τουρμπολένσιας επιβεβαιώνουν ότι το ITER tokamak, η μεγαλύτερη πειραματική συσκευή σύντηξης του κόσμου που βρίσκεται υπό κατασκευή στη νότια Γαλλία, θα λειτουργήσει όπως αναμένεται όταν αρχίσει να λειτουργεί, το οποίο δεν θα γίνει πριν από το 2035.

Για να επιβεβαιώσουν το σενάριο, η ομάδα χρησιμοποίησε το CGYRO, ένα χρονοβόρο πρόγραμμα που εφαρμόζει ένα σύνθετο μοντέλο φυσικής πλάσματος σε bestimmμένες συνθήκες λειτουργίας για να παράγει λεπτομερείς προσομοιώσεις της συμπεριφοράς του πλάσματος σε διαφορετικές θέσεις μέσα σε μια συσκευή σύντηξης.

Οι προσομοιώσεις τότε εκτελέστηκαν μέσω του πλαισίου PORTALS, το οποίο παίρνει τις υψηλής πιστότητας εκτελέσεις και χρησιμοποιεί τη μηχανική μάθηση για να δημιουργήσει ένα “αντιπρόσωπο”, ένα μοντέλο που “μπορεί να μιμηθεί τα αποτελέσματα των πιο σύνθετων εκτελέσεων, αλλά πολύ γρηγορότερα”.

Εργαλεία μοντελοποίησης υψηλής πιστότητας όπως το PORTALS, σημείωσαν οι ερευνητές, παρέχουν “μια ματιά στο πυρήνα του πλάσματος πριν ακόμη σχηματιστεί. Αυτή η προσεγγιστική προσέγγιση μας επιτρέπει να δημιουργήσουμε πιο αποτελεσματικά πλάσματα σε μια συσκευή όπως το ITER”.

Η ομάδα επίσης απέδειξε διαφορετικές ρυθμίσεις λειτουργίας όπου η ίδια ποσότητα ενέργειας εξόδου μπορεί να παραχθεί αλλά με λιγότερη ενέργεια εισόδου.

Σвайπ για να σクロλ →

Χαρτογραφώντας τις Σκιάσεις της Σύγκλισης με HEAT-ML 

Μια νέα προσέγγιση του AI χρησιμοποιείται τώρα για να προστατεύσει τα εσωτερικά των αντιδραστήρων σύγκλισης από την ακραία θερμότητα του πλάσματος. Αυτή η νέα μέθοδος επιταχύνει την ταχύτητα των υπολογισμών που απαιτούνται για να βρεθούν “μαγνητικές σκιές” στα контέινερ σύγκλισης.

Αυτές οι σκιές είναι ασφαλείς όαση που προστατεύονται από την έντονη θερμότητα του πλάσματος.

Η Πρόκληση της Θερμότητας Μέσα στο Τοκάμακ

Όπως εξηγήσαμε παραπάνω, όταν το πλάσμα περιέχεται στο τοκάμακ χρησιμοποιώντας μαγνητικά πεδία, η θερμότητα που προέρχεται από το πλάσμα φτάνει σε θερμοκρασία που είναι ακόμη πιο ζεστή από το κέντρο του ήλιου. Για να εκμεταλλευτούμε τη σύγκλιση, αυτή η θερμότητα πρέπει να ελεγχθεί.

Σύμφωνα με τη Doménica Corona Rivera, μια συνεταίρο ερευνήτρια φυσικού στο Εργαστήριο Πλάσματος του Πρίνστον (PPPL):

“Τα στοιχεία που έρχονται σε επαφή με το πλάσμα του τοκαμάκ μπορεί να έρθουν σε επαφή με το πλάσμα, το οποίο είναι πολύ ζεστό και μπορεί να λιώσει ή να βλάψει αυτά τα στοιχεία. Το χειρότερο που μπορεί να συμβεί είναι ότι θα πρέπει να σταματήσετε τις επιχειρήσεις.”

Έτσι, για να ξεπεραστεί αυτό το πρόβλημα, οι ερευνητές χρησιμοποιούν το AI που μπορεί να επιταχύνει τους υπολογισμούς που προβλέπουν ακριβώς πού θα χτυπήσει η θερμότητα στο τοκάμακ.

Με την ταχύτατη επιτάχυνση των υπολογισμών HEAT, το μοντέλο επιτρέπει τη δυνατότητα εφαρμογών σε πραγματικό χρόνο για προστασία και έλεγχο του διαχωριστή.

Μια Συνεργασία για την Προώθηση της Καινοτομίας της Σύγκλισης

Μια δημόσια-ιδιωτική συνεργασία μεταξύ του PPL, του Εργαστηρίου Εθνικής Έρευνας Oak Ridge του Υπουργείου Ενέργειας των ΗΠΑ (DOE) και της εταιρείας σύγκλισης Commonwealth Fusion Systems (CFS), η οποία είναι μια spin-out από το MIT και στοχεύει στην κατασκευή ενός μικρού σταθμού ηλεκτρικής ενέργειας σύγκλισης με βάση το σχέδιο τοκαμάκ ARC, οδήγησε σε αυτή τη νέα προσέγγιση του AI που ονομάζεται HEAT-ML.

Το μοντέλο ML-με βάση το HEAT-ML (HEAT-ML) περιγράφεται στην τελευταία μελέτη με τίτλο “Προβλέψεις για σκιές σε στοιχεία που έρχονται σε επαφή με το πλάσμα του τοκαμάκ SPARC χρησιμοποιώντας τον κώδικα HEAT και μεθόδους μηχανικής μάθησης.”⁵

Το HEAT-ML στοχεύει να θέσει τις βάσεις για λογισμικό που θα επιταχύνει το σχεδιασμό μελλοντικών συστημάτων σύγκλισης, καθώς και να προληφθούν προβλήματα πριν συμβούν,調整οντας το πλάσμα, επιτρέποντας καλές αποφάσεις.

“Αυτή η έρευνα δείχνει ότι μπορείτε να πάρτε έναν υπάρχοντα κώδικα και να δημιουργήσετε ένα AI-αντίγραφο που θα επιταχύνει την ικανότητά σας να λάβετε χρήσιμες απαντήσεις, και ανοίγει ενδιαφέρουσες οδούς όσον αφορά τον έλεγχο και τον προγραμματισμό σεναρίων.”

– Συνσυγγραφέας της εργασίας, Michael Churchill, ο οποίος είναι ο επικεφαλής της ψηφιακής μηχανικής στο PPPL.

Χαρτογραφώντας Μαγνητικές Σκιές για την Προστασία Υλικών

Το HEAT-ML έχει δημιουργηθεί ειδικά για να προσομοιώσει ένα μικρό μέρος του SPARC.

Το SPARC είναι ένα τοκάμακ που βρίσκεται υπό ανάπτυξη από το CFS σε συνεργασία με το MIT PSFC. Προγραμματίζεται να αρχίσει να λειτουργεί το επόμενο έτος και στοχεύει να αποδείξει καθαρό ενεργειακό κέρδος, παράγοντας περισσότερη ενέργεια από όση καταναλώνει μέχρι το 2027.

Για να επιτύχουν αυτό, οι ερευνητές προσομοιώνουν πώς η θερμότητα επηρεάζει το εσωτερικό του τοκάμακ.
Μια μεγάλη υπολογιστική πρόκληση, οι ερευνητές την κάνουν διαχειρίσιμη εστιάζοντας στην ενότητα SPARC, όπου η σοβαρότητα της εξάτμισης θερμότητας του πλάσματος συναντά το τοίχωμα του υλικού. Και αυτό είναι 15 πλακίδια γύρω από τη βάση της μηχανής, που είναι το μέρος όπου το σύστημα εξαέρωσης θα είναι πιο ευάλωτο στη θερμότητα.
Για να δημιουργήσουν αυτήν την προσομοίωση, η ομάδα δημιούργησε σκιές μαγνητικών, που είναι τρισδιάστατες χαρτογραφήσεις μαγνητικών σκιών. Αυτές οι χαρτογραφήσεις είναι συγκεκριμένες περιοχές στις επιφάνειες των εσωτερικών компонέντων ενός συστήματος σύντηξης που προστατεύονται από την άμεση θερμότητα. Η θέση τους εξαρτάται από το σχήμα των μερών μέσα στο τοκάμακ, καθώς και από το πώς αλληλεπιδρούν με τις μαγνητικές γραμμές που περιορίζουν το πλάσμα.

Επιταχύνοντας τις Προσομοιώσεις από Λεπτά σε Χιλιοστά του Δευτερολέπτου

Οι σκιές μαγνητικών υπήρξαν αρχικά υπολογισμένες χρησιμοποιώντας το ανοικτό πρόγραμμα υπολογιστή που ονομάζεται HEAT, ή το Heat flux Engineering Analysis Toolkit.
Δημιουργημένο από τον Tom Looby από το CFS σε συνεργασία με την ηγεσία της ομάδας διαγνωστικών του SPARC Matt Reinke, αυτό το πρόγραμμα εφαρμόστηκε αρχικά στο σύστημα εξαέρωσης για το σφαιρικό τοκάμακ του PPPL που ονομάζεται National Spherical Torus Experiment-Upgrade machine (NSTX-U), που σχεδιάστηκε να είναι το πιο ισχυρό στον κόσμο.
Οι ερευνητές έχουν τώρα χρησιμοποιήσει τη μηχανική μάθηση για να συμπληρώσουν το HEAT, αναπτύσσοντας τρισδιάστατα υποκατάστατα μοντέλα για γρήγορες και ακριβείς υπολογισμοί της θερμικής φόρτισης.
Το αποτέλεσμα HEAT-ML ακολουθεί τις μαγνητικές γραμμές από την επιφάνεια ενός компонента για να δει αν τέμνουν άλλα εσωτερικά μέρη. Αν η γραμμή τέμνει, το σημείο σημαίνεται ως σκιωμένη περιοχή, ή μαγνητική σκιά.
Όλη αυτή η διαδικασία της αναγνώρισης γραμμών και της ανίχνευσης του πού συναντούν την περίπλοκη γεωμετρία της μηχανής, ωστόσο, ήταν ένα σημαντικό εμπόδιο που θα μπορούσε να διαρκέσει περίπου 30 λεπτά για μια seule προσομοίωση. Αν υπάρχουν σύνθετες γεωμετρίες, μπορεί να διαρκέσει ακόμη περισσότερο.Η ενεργοποίηση του HEAT-ML επέτρεψε στην ομάδα να υπερβεί这一 περιορισμό, επιταχύνοντας τους υπολογισμούς σε λίγα χιλιοστά του δευτερολέπτου. 

Προς την Εcht-Χρόνο Ελέγχου των Σταθμών Πυρηνικής Σύντηξης

Το μοντέλο HEAT-ML χρησιμοποιεί ένα βαθύ νευρωνικό δίκτυο, μια μορφή τεχνητής νοημοσύνης με πολλαπλά κρυφά στρώματα που εφαρμόζονται στα δεδομένα για να μάθουν συγκεκριμένες εργασίες αναγνωρίζοντας προτύπους. Σε αυτή την περίπτωση, το HEAT-ML εκπαιδεύτηκε σε περίπου 1.000 симуляции SPARC από το HEAT για να αναγνωρίσει τις σκιές περιοχές.

Επειδή είναι συνδεδεμένο με το συγκεκριμένο σχέδιο του συστήματος εξαγωγής του SPARC, το HEAT-ML λειτουργεί μόνο για这一 μέρος αυτού του συγκεκριμένου τοκαμάκ.

Έτσι,目前, είναι μια προαιρετική ρύθμιση στον κώδικα HEAT. Nhưng η ομάδα ελπίζει να επεκτείνει τις ικανότητες του μοντέλου τους για να γενικεύσει τους υπολογισμούς της σκιώδους μάσκας για οποιοδήποτε σύστημα εξαγωγής, ανεξάρτητα από το μέγεθος και το σχήμα, καθώς και άλλα στοιχεία που έρχονται σε επαφή με το πλάσμα μέσα στο τοκαμάκ.
Η εξαγωγή ισχύος, σύμφωνα με τη μελέτη, είναι μια κρίσιμη πρόκληση για την επόμενη γενιά των συσκευών σύντηξης και χρειάζεται καινοτόμες λύσεις στο σχέδιο και τη λειτουργία του διαστρατή. Η μελέτη σημείωσε:

“Το τελικό στόχο είναι να ενσωματωθεί το μοντέλο για τον έλεγχο σε πραγματικό χρόνο και τις μελλοντικές επιχειρησιακές αποφάσεις.” 

Επένδυση στην Πυρηνική Ενέργεια

Η τεχνολογική εταιρεία Microsoft Corporation (MSFT ) εξερευνά ενεργά την πυρηνική ενέργεια και την ταχύτητά της μέσω του AI, καθώς πιστεύει ότι πρέπει να αποτελεί μέρος eines μίγματος ανθρακοδότη ενέργειας. 

Ο αρχισυντάκτης βιωσιμότητας της Microsoft, Melanie Nakagawa, έχει ονομάσει τη σύντηξη μια μακροπρόθεσμη στοίχημα και είπε ότι τα τελευταία χρόνια, διαφορετικά είδη ορόσημων έχουν επιτευχθεί από την βιομηχανία που έχει δημιουργήσει “πολλή αισιοδοξία ότι αυτό μπορεί να είναι η στιγμή που η σύντηξη πραγματικά προχωρεί μέσα σε αυτή τη δεκαετία, ή κοντά σε αυτή τη δεκαετία.”

Microsoft Corporation (MSFT )

Για τους στόχους της σύντηξης, η Microsoft υπέγραψε μια πρωτοποριακή συμφωνία με την ιδιωτική εταιρεία σύντηξης Helion Energy το 2023. Σύμφωνα με τη συμφωνία, η Helion θα παρέχει ενέργεια που παράγεται από σύντηξη σε κέντρα δεδομένων της Microsoft μέχρι το 2028.

Επίσης, υποστηριζόμενη από τον κλάδο επενδύσεων της SoftBank και τον Sam Altman της OpenAI, η Helion ξεκίνησε την κατασκευή του προγραμματισμένου πυρηνικού σταθμού σύντηξης με το όνομα Orion φέτος, αν και οι τελικές άδειες εξακολουθούν να πρέπει να εξασφαλιστούν. 

Το πρωτότυπο Polaris της Helion εργάζεται目前 για να βρει έναν τρόπο να παράγει περισσότερη ενέργεια από αυτό που χρειάζεται για να δημιουργήσει και να διατηρήσει την αντίδραση. Το Orion, εν τω μεταξύ, σύμφωνα με τον διευθύνοντα σύμβουλο, θα συνδεθεί με δίκτυα παράδοσης ηλεκτρικής ενέργειας.

Όταν πρόκειται για την απόδοση της αγοράς της Microsoft, οι μετοχές της εταιρείας με κεφαλαιοποίηση αγοράς 3,86 τρισεκ. δολαρίων giao dịch γύρω στα 521 δολάρια, αυξημένα κατά 23,41% από την αρχή του έτους. Έχει κέρδη ανά μετοχή (TTM) 13,64 και ποσοστό P/E (TTM) 38,25. Το ποσοστό μερίσματος που είναι διαθέσιμο είναι 0,64%.

Όσον αφορά τα οικονομικά για το τρίμηνο που έληξε στις 30 Ιουνίου 2025, αποκάλυψε αύξηση 18% στα έσοδα στα 76,4 δισ. δολάρια, αύξηση 23% στα λειτουργικά κέρδη στα 34,3 δισ. δολάρια και αύξηση 24% στα καθαρά κέρδη στα 27,2 δισ. δολάρια. Τα κέρδη ανά μετοχή, εν τω μεταξύ, ήταν 3,65 δολάρια, αυξημένα κατά 24%.

“Η 云 και το AI είναι η κινητήρια δύναμη της μετασχηματισμού των επιχειρήσεων σε όλους τους κλάδους και τομείς.”

– CEO Satya Nadella

Τελευταίες Ειδήσεις και Εξελίξεις της Microsoft Corporation (MSFT) για Μετοχές

Συμπέρασμα

Μια από τις πιο υποσχόμενες οδούς για καθαρή ενέργεια είναι η σύντηξη, αλλά ο δρόμος προς την εμπορική της εκμετάλλευση είναι μακρύς και δυσχερής. Ωστόσο, η τεχνητή νοημοσύνη αποδεικνύεται ότι είναι το καταλύτης που μπορεί τελικά να μετατρέψει αυτό το αιώνιο όνειρο σε πραγματικότητα, μέσα στα χρόνια μας.

Χρησιμοποιώντας προσεγγίσεις βασισμένες στην τεχνητή νοημοσύνη, οι ερευνητές εργάζονται για να κάνουν τα συστήματα σύντηξης ανθεκτικά και οικονομικά βιώσιμα. Από την ταχύτητα της έρευνας και την επίλυση αστάθειας πλάσματος έως την προστασία των συστημάτων αντιδραστήρα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει να φέρει την πυρηνική ενέργεια στο δίκτυο και να επιτρέψει στην ανθρωπότητα να έχει πρόσβαση σε απεριόριστη ενέργεια.

Κάντε κλικ εδώ για να μάθετε τι θα ήταν η τέταρτη γενιά πυρηνικής ενέργειας.

Αναφορές:

1. Degrave, J., Felici, F., Buchli, J., κ.ά. Μαγνητικός έλεγχος πλάσματος τοκαμάκ με βαθιά ενίσχυση μάθησης. Nature, 602(7897), 414–419, δημοσιευμένο 16 Φεβρουαρίου 2022. https://doi.org/10.1038/s41586-021-04301-9
2. Citrin, J., Goodfellow, I., Raju, A., Chen, J., Degrave, J., Donner, C., Felici, F., Hamel, P., Huber, A., Nikulin, D., Pfau, D., Tracey, B., Riedmiller, M., & Kohli, P. TORAX: Ένας ταχύς και διαφορίσιμος симουλάτωρ μεταφοράς τοκαμάκ στο JAX. arXiv preprint arXiv:2406.06718, δημοσιευμένο 10 Ιουνίου 2024, τελευταία αναθεωρήθηκε 7 Δεκεμβρίου 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.06718
3. Seo, J., Kim, S., Jalalvand, A., κ.ά. Αποφυγή αστάθειας πλάσματος σύντηξης με βαθιά ενίσχυση μάθησης. Nature, 626(8001), 746–751, δημοσιευμένο 21 Φεβρουαρίου 2024. https://doi.org/10.1038/s41586-024-07024-9
4. Howard, N. T., Rodriguez-Fernandez, P., Holland, C., & Candy, J. Πρόβλεψη απόδοσης και τουρμπούλενς σε καύσιμες πλάσματος ITER μέσω μη γραμμικής προβλέψης προφίλ γυροκινητικής. Nuclear Fusion, 65(1), 016002, δημοσιευμένο 11 Νοεμβρίου 2024. https://doi.org/10.1088/1741-4326/ad8804
5. Corona, D., Scotto d’Abusco, M., Churchill, M., Munaretto, S., Kleiner, A., Wingen, A., & Looby, T. Προβλέψεις σκιώδους μάσκας σε συστατικά πλάσματος τοκαμάκ SPARC χρησιμοποιώντας τον κώδικα HEAT και μεθόδους μηχανικής μάθησης. Fusion Engineering and Design, 217, 115010, δημοσιευμένο Αύγουστο 2025. https://doi.org/10.1016/j.fusengdes.2025.115010