AI मिलिसेकंड में फ्यूजन सिस्टम को नियंत्रित करता है

फ्यूजन शोधकर्ता सूर्य के केंद्र से भी अधिक तापमान पर पदार्थ को नियंत्रित करने का प्रयास कर रहे हैं। यह चुनौती देर से निर्णय लेने की लगभग कोई गुंजाइश नहीं छोड़ती। प्लाज़्मा अस्थिरता मिलीसेकंड में विकसित हो सकती है, जबकि विस्तृत भौतिकी सिमुलेशन को पूरा होने में दिन या महीने लग सकते हैं। मानव ऑपरेटर लक्ष्य निर्धारित कर सकते हैं, लेकिन वे फ्यूजन प्रयोग के भीतर हर परिवर्तन पर पर्याप्त तेज़ी से मैन्युअल रूप से प्रतिक्रिया नहीं दे सकते।

प्रिंसटन विश्वविद्यालय और प्रिंसटन प्लाज़्मा फिज़िक्स लैबोरेटरी के शोधकर्ताओं द्वारा किया गया नया अध्ययन¹ इस नियंत्रण समस्या के लिए एक व्यावहारिक समाधान वर्णित करता है। टीम ने PACMAN विकसित किया, जिसका अर्थ है Prediction And Control using MAchiNe learning, और इसे कैलिफ़ोर्निया के DIII-D टोकामाक पर लागू किया। एक ही संकीर्ण AI कार्य करने के बजाय, PACMAN एक सामान्य फ्रेमवर्क प्रदान करता है जिससे विभिन्न मॉडल डायग्नोस्टिक डेटा पढ़ सकते हैं, भविष्यवाणी कर सकते हैं, नियंत्रकों का समन्वय कर सकते हैं और भौतिक उपकरणों को कमांड भेज सकते हैं।

फ्यूजन शोध में पहले से ही शक्तिशाली मशीन लर्निंग मॉडल मौजूद हैं। कठिन समस्या यह है कि इन्हें हर प्रयोग के लिए नियंत्रण पाइपलाइन को फिर से बनाये बिना भरोसेमंद रीयल-टाइम घटकों में बदलना। PACMAN इस अनुपस्थित परत को संबोधित करता है।

क्यों फ्यूजन को रीयल-टाइम AI नियंत्रण की आवश्यकता है

एक टोकामाक विद्युत रूप से आवेशित प्लाज़्मा को चुंबकीय क्षेत्रों द्वारा संलग्न करता है। उपयोगी परिस्थितियों को बनाए रखने के लिए हीटिंग सिस्टम, चुंबकीय कॉइल, गैस इंजेक्शन और अन्य उपकरणों में निरंतर समायोजन आवश्यक होते हैं। छोटे व्यवधान अस्थिरताओं में विकसित हो सकते हैं जो प्रदर्शन को घटा देते हैं या प्लाज़्मा डिस्चार्ज को पूरी तरह समाप्त कर देते हैं।

परंपरागत नियंत्रक प्रभावी रहते हैं जब इंजीनियर वांछित प्रतिक्रिया को पहले से वर्णित कर सकते हैं। हालांकि, उन्नत प्लाज़्मा स्थितियों में गैर-रेखीय अंतःक्रियाएँ, अधूरी माप और ऐसी परिस्थितियाँ होती हैं जो विस्तृत गणनाओं के लिए बहुत तेज़ी से बदलती हैं। मशीन लर्निंग इस व्यवहार का अनुमान लगा सकती है और उपलब्ध समय में उत्तर प्रदान कर सकती है।

इस दृष्टिकोण का व्यापक महत्व पहले ही स्पष्ट हो गया है। पूर्व शोध ने दिखाया कि AI फ्यूजन अस्थिरताओं की भविष्यवाणी कर सकता है और उन्हें रोक सकता है जब पारंपरिक सिस्टम प्रतिक्रिया देंगे। PACMAN इस अवधारणा को व्यक्तिगत भविष्यवाणी और नियंत्रण प्रदर्शनी से एक ऐसी वास्तुकला में विस्तारित करता है जो कई मॉडल, नियंत्रक और उद्देश्यों का समर्थन कर सकती है।

साथी PPPL घोषणा के अनुसार, संपूर्ण फ्रेमवर्क आमतौर पर लगभग 20 मिलीसेकंड में चलता है। एक प्रयोग में, मशीन लर्निंग मॉडल ने टियरिंग-मोड अस्थिरता की भविष्यवाणी लगभग 200 मिलीसेकंड पहले की थी। यह अंतराल छोटा लग सकता है, लेकिन यह स्वचालित नियंत्रक को हीटिंग को पुनः निर्देशित करने और प्लाज़्मा स्थितियों को बदलने के लिए पर्याप्त समय देता है, इससे पहले कि अस्थिरता स्थापित हो जाए।

PACMAN फ्यूजन फ्रेमवर्क कैसे काम करता है

PACMAN रीयल-टाइम नियंत्रण को चार क्रमिक ब्लॉकों में व्यवस्थित करता है। इनपुट ब्लॉक डायग्नोस्टिक माप एकत्र करता है और उनकी वैधता जाँचता है। मॉडल ब्लॉक मशीन लर्निंग, पारंपरिक या भौतिक-आधारित मॉडलों को इन इनपुट को व्याख्या करने की अनुमति देता है। नियंत्रक ब्लॉक भविष्यवाणियों को वांछित कार्यों में परिवर्तित करता है। अंत में, आउटपुट ब्लॉक प्रतिस्पर्धी अनुरोधों को हल करता है, हार्डवेयर प्रतिबंध लागू करता है और स्वीकृत कमांड टोकामाक को भेजता है।

इसलिए प्रणाली बुद्धिमत्ता को अधिकार से अलग कर सकती है। एक AI मॉडल कार्रवाई की सिफारिश कर सकता है, लेकिन उसका आउटपुट आसपास की नियंत्रण वास्तुकला को बायपास नहीं करता। कमांड अभी भी एक्ट्यूएटर सीमाओं के विरुद्ध जाँचे जाते हैं, और शोधकर्ता प्रत्येक प्रयोग के लिए उद्देश्यों और कॉन्फ़िगरेशन को परिभाषित करते हैं।

फ्रेमवर्क में कई व्यावहारिक सुरक्षा उपाय शामिल हैं:

• इनपुट वैधता गायब या अमान्य डायग्नोस्टिक डेटा की पहचान करती है।
• लो-पास फ़िल्टरिंग अलग‑अलग खराब मापों पर प्रतिक्रियाओं को रोक सकती है।
• संघर्ष प्रबंधन प्रतिस्पर्धी एक्ट्यूएटर अनुरोधों के बीच मध्यस्थता करता है।
• आउटपुट सीमाएँ कमांड को हार्डवेयर प्रतिबंधों से अधिक होने से रोकती हैं।

यह डिज़ाइन सुरक्षा‑संकट AI के लिए एक उपयोगी सीख प्रदान करता है: विश्वसनीयता को एक अचूक मॉडल पर निर्भर रहने की आवश्यकता नहीं है। आसपास की प्रणाली यह मान सकती है कि मॉडल खराब डेटा का सामना करेंगे या अनुपयुक्त आउटपुट उत्पन्न करेंगे, और फिर उनके प्रभाव को भौतिक उपकरणों पर सीमित कर सकती है।

पाँच प्रयोग फ्रेमवर्क की लचीलापन दर्शाते हैं

शोधकर्ताओं ने DIII-D पर पाँच प्रायोगिक अनुप्रयोगों में PACMAN का उपयोग किया। ये एक ही न्यूरल नेटवर्क के पाँच विविधताएँ नहीं थीं। इनमें रिइन्फोर्समेंट लर्निंग, सर्वाइवल मॉडल, रिज़र्वायर कंप्यूटिंग और मॉडल‑प्रेडिक्टिव कंट्रोल शामिल थे, जो विभिन्न डायग्नोस्टिक्स और एक्ट्यूएटर के साथ जोड़े गए थे।

रिइन्फोर्समेंट‑लर्निंग नियंत्रक ने प्लाज़्मा दबाव और आंतरिक ट्रांसपोर्ट बैरियर्स को लक्ष्य करने के लिए हीटिंग इनपुट को प्रबंधित किया। टियरिंग‑मोड नियंत्रक ने अस्थिरता प्रकट होने से पहले इलेक्ट्रॉन साइक्लोट्रॉन हीटिंग को पुनः दिशा दी। एक अन्य मॉडल ने अचानक किनारे‑स्थानीय घटनाओं की भविष्यवाणी की बिना सीधे एक्ट्यूएटर को नियंत्रित किए, यह दर्शाते हुए कि PACMAN बाहरी नियंत्रक भी प्रदान कर सकता है।

Alfvén Eigenmode अनुप्रयोग ने ऊर्जा‑सम्पन्न कणों से जुड़े तरंगों को वर्गीकृत किया और प्रतिक्रिया में न्यूट्रल‑बीम पावर को समायोजित किया। सबसे अधिक कम्प्यूटेशनली मांग वाला उदाहरण प्लाज़्मा प्रोफ़ाइल को एक सरल लेटेंट प्रतिनिधित्व में संकुचित करता है और मॉडल‑प्रेडिक्टिव कंट्रोल का उपयोग करके घनत्व और घूर्णन को शोधकर्ता‑परिभाषित लक्ष्यों की ओर समायोजित करता है।

इन सभी प्रयोगों से यह स्पष्ट होता है कि साझा फ्रेमवर्क क्यों मूल्यवान है। प्रत्येक उद्देश्य को अलग डेटा, समय‑सारणी और हार्डवेयर की आवश्यकता होती है, लेकिन प्रत्येक टीम को डायग्नोस्टिक हैंडलिंग, सुरक्षा जाँच और एक्ट्यूएटर इंटीग्रेशन को फिर से बनाने की आवश्यकता नहीं होनी चाहिए।

वास्तविक प्रगति तेज़ फ्यूजन विकास में है

PACMAN फ्यूजन पावर के सामने मौजूद वैज्ञानिक और आर्थिक बाधाओं को हल नहीं करता। DIII-D एक शोध सुविधा है, न कि व्यावसायिक जनरेटर, और प्रयोगों ने शुद्ध बिजली का प्रदर्शन नहीं किया। फ्रेमवर्क उन घटनाओं को भी नियंत्रित नहीं कर सकता जो उसकी मिलीसेकंड‑स्तर की विंडो से तेज़ी से विकसित होती हैं। इसका वर्तमान कार्यान्वयन मॉडल को क्रमिक रूप से चलाता है, हालांकि वास्तुकला भविष्य में समानांतर निष्पादन को समर्थन दे सकती है।

इसके निकट‑कालीन मूल्य को विकास गति में पाया जाता है। PPPL रिपोर्ट करता है कि फ्रेमवर्क बनाना और पहला मॉडल स्थापित करना कई महीने लगा, जबकि दूसरा मॉडल जोड़ने में केवल कुछ दिन लगे। एक बार साझा इन्फ्रास्ट्रक्चर दोहराव वाले इंटीग्रेशन समस्याओं को संभाल लेता है, तो शोधकर्ता प्लाज़्मा मॉडल को सुधारने में अधिक समय और उनके आसपास की पाइपलाइन को पुनः बनाते समय कम समय खर्च कर सकते हैं।

यह एक संचित प्रभाव पैदा कर सकता है। तेज़ तैनाती अधिक प्रयोगात्मक डेटा, बेहतर मॉडल और अधिक महत्वाकांक्षी संचालन मोड उत्पन्न करती है। परिणामस्वरूप सिमुलेशन, मशीन लर्निंग और भौतिक प्रयोगों के बीच सीखने का चक्र अधिक कसकर जुड़ जाता है।

यह लूप AI और फ्यूजन ऊर्जा के बीच बढ़ते संबंध को समझाने में मदद करता है। AI डेटा सेंटरों के माध्यम से बिजली की मांग बढ़ा सकता है, लेकिन यह नई ऊर्जा प्रणालियों के विकास के लिए एक इंजीनियरिंग टूल भी बन रहा है। फ्यूजन में, इसका मूल्य केवल सामग्री की खोज या प्रयोग के बाद परिणामों का विश्लेषण तक सीमित नहीं है। यह मशीन को सीधे नियंत्रित करने में भी भाग ले सकता है।

प्रायोगिक सॉफ़्टवेयर से रिएक्टर इन्फ्रास्ट्रक्चर तक

अगला कदम यह निर्धारित करना होगा कि क्या PACMAN के डिजाइन सिद्धांत अन्य मशीनों में स्थानांतरित होते हैं। टोकामाकों की ज्यामिति, डायग्नोस्टिक्स, एक्ट्यूएटर और नियंत्रण प्रणालियों में अंतर होता है। एक पुन: उपयोग योग्य वैचारिक वास्तुकला स्वचालित रूप से सॉफ़्टवेयर को प्रत्येक सुविधा में पोर्टेबल नहीं बनाती।

फिर भी, फ्रेमवर्क भविष्य के रिएक्टरों में महत्वपूर्ण होने वाले तत्वों की पहचान करता है: मानकीकृत इनपुट, बदलने योग्य मॉडल, स्पष्ट नियंत्रक सीमाएँ, एक्ट्यूएटर मध्यस्थता और AI मॉडल के बाहर सुरक्षा प्रवर्तन। व्यावसायिक प्रणालियों को भी रिडंडेंसी, साइबर सुरक्षा और उपकरण विफल होने पर पूर्वानुमेय प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता होगी।

शोधकर्ता मल्टीथ्रेडिंग को पेश करने और तेज़ इनफ़रेंस के लिए GPU या फ़ील्ड‑प्रोग्रामेबल गेट एरेज़ (FPGA) का अन्वेषण करने की योजना बना रहे हैं। महत्वपूर्ण मीट्रिक केवल कच्ची मॉडल गति नहीं होगी। डेटा अधिग्रहण, वैधता, निर्णय और एक्ट्यूएशन सहित अंत‑से‑अंत लेटेंसी निर्धारित करती है कि क्या नियंत्रक समय पर हस्तक्षेप कर सकता है।

Alphabet के माध्यम से AI-सक्षम फ्यूजन में निवेश

AI और फ्यूजन शोध के संगम में सार्वजनिक‑बाजार एक्सपोज़र की तलाश करने वाले निवेशकों के लिए Alphabet Inc (GOOG ) एक प्रासंगिक, हालांकि अप्रत्यक्ष, विकल्प प्रदान करता है। Google ने निजी फ्यूजन डेवलपर TAE Technologies के साथ एक दशक से अधिक समय तक सहयोग किया है, प्लाज़्मा पुनर्निर्माण, अनुकूलन और रिएक्टर डिज़ाइन में मशीन लर्निंग लागू की है। Google ने TAE की 2025 वित्तीय दौर में भी भाग लिया।

Google का योगदान पूंजी से परे भी है। इसके शोधकर्ताओं ने फ्यूजन इंजीनियरों के साथ मिलकर प्लाज़्मा व्यवहार की व्याख्या की है और मशीन जटिलता को कम किया है। 2025 में, Google ने कहा कि संयुक्त प्लाज़्मा पुनर्निर्माण कार्य ने TAE को उसके फ्यूजन मशीन को सरल बनाने और पुनः निर्माण करने में मदद की। Alphabet ने यह भी सहमति जताई है कि यदि Commonwealth Fusion Systems की नियोजित सुविधा व्यावसायिक संचालन तक पहुँचती है, तो वह उससे बिजली खरीद लेगा।

यह Alphabet को फ्यूजन शुद्ध खेल नहीं बनाता। फ्यूजन वर्तमान में विज्ञापन, क्लाउड कंप्यूटिंग और डिजिटल सेवाओं द्वारा प्रमुख कंपनी का एक छोटा और अटकलों वाला हिस्सा है। TAE भी DIII-D में उपयोग किए गए टोकामाक वास्तुकला के बजाय फील्ड‑रिवर्स्ड कॉन्फ़िगरेशन का उपयोग करता है। फिर भी, Google’s AI सहयोग TAE Technologies के साथ दर्शाता है कि वह इस क्षेत्र में तकनीकी क्षमताएँ योगदान कर रहा है, न कि केवल भविष्य के बिजली ग्राहक बनने की प्रतीक्षा कर रहा है।

AI फ्यूजन मशीन का हिस्सा बन रहा है

PACMAN चर्चा को इस बात से आगे ले जाता है कि क्या एक AI मॉडल अस्थिरता की भविष्यवाणी कर सकता है। अधिक महत्वपूर्ण प्रश्न यह है कि क्या कई भविष्यवाणी और नियंत्रण प्रणालियाँ साथ मिलकर काम कर सकती हैं, हार्डवेयर के साथ इंटरैक्ट कर सकती हैं और लागू करने योग्य सुरक्षा नियमों द्वारा सीमित रह सकती हैं।

DIII-D प्रयोग यह संकेत देते हैं कि यह एकीकरण समस्या हल की जा सकती है। PACMAN ने पाँच अलग-अलग अनुप्रयोगों को समायोजित किया, मिलीसेकंड समय‑सारणी में निर्णय लिए और पूरे नियंत्रण प्रणाली को पुनः डिज़ाइन किए बिना नए मॉडल जोड़ने का मार्ग प्रदान किया। यह अभी भी प्रायोगिक इन्फ्रास्ट्रक्चर है, लेकिन इन्फ्रास्ट्रक्चर वही है जो अलग‑अलग breakthroughs को दोहराने योग्य प्रगति में बदलता है।

व्यावसायिक फ्यूजन को अभी भी प्लाज़्मा प्रदर्शन, सामग्री, ईंधन चक्र, रखरखाव और प्लांट आर्थिकता में प्रगति की आवश्यकता है। रीयल‑टाइम AI नियंत्रण इन उपलब्धियों को प्रतिस्थापित नहीं करेगा। हालांकि, यह वह परत बन सकता है जो उन्हें रिएक्टर के भीतर एक साथ काम करने की अनुमति देता है।

संदर्भ:

^{1 Rothstein, A., Farre-Kaga, H. J., Butt, J., Shousha, R., Erickson, K., Wakatsuki, T., Steiner, P., Kim, S. K., Jalalvand, A., & Kolemen, E. (2026). DIII-D पर एकीकृत AI नियंत्रण सक्षम करना: अत्याधुनिक प्रयोगों के साथ एक नियंत्रण प्रणाली डिजाइन। Nuclear Fusion, 66(7), 076050. https://doi.org/10.1088/1741-4326/ae7f9d}