एआई के साथ फ्यूजन में महारत हासिल करके असीम स्वच्छ ऊर्जा को अनलॉक करना

फॉसिल ईंधन तेजी से समाप्त हो रहे हैं और जलवायु परिवर्तन बिगड़ रहा है, हम एक महत्वपूर्ण स्वच्छ ऊर्जा की आवश्यकता में हैं। 

जबकि नवीकरणीय ऊर्जा स्रोत एक आशाजनक विकल्प प्रदान करते हैं, उनके अपने चुनौतियां हैं जैसे ऊर्जा भंडारण की सीमाएं, ग्रिड एकीकरण की जटिलताएं, उच्च प्रारंभिक लागत, और कुछ स्रोतों जैसे सौर और पवन की अस्थिर प्रकृति। अतिरिक्त रूप से, भूमि उपयोग, नीति बाधाएं, और मजबूत बुनियादी ढांचे की आवश्यकता भी महत्वपूर्ण बाधाएं पेश करती हैं। 

यहीं पर परमाणु ऊर्जा खेल को बदल सकती है। परमाणु ऊर्जा वह ऊर्जा है जो नाभिक से मुक्त होती है, जो परमाणुओं का धनात्मक रूप से आवेशित केंद्रीय कोर है, जिसमें प्रोटॉन और न्यूट्रॉन होते हैं। 

अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी (IEA) के अनुसार, विश्व स्तर पर विद्युत उत्पादन का लगभग 10% उत्पन्न होता है। 

लेकिन उत्सर्जन‑मुक्त शक्ति उत्पन्न करने की इसकी क्षमता के बावजूद, बड़े प्रारंभिक लागत, लंबी लीड टाइम, और समय पर डिलीवरी का खराब रिकॉर्ड IEA ने बताया है कि यह परमाणु ऊर्जा को अपनाने में बाधा बन रहा है। हालांकि, विश्व भर में नई गति इस संभावना को खोल रही है कि चीन, यूरोप, भारत, जापान और कोरिया में रिएक्टर वाणिज्यिक संचालन शुरू करेंगे, जिससे परमाणु ऊर्जा का एक नया युग शुरू हो सकता है।

अब, इस ऊर्जा स्रोत को उत्पन्न करने के दो तरीके हैं:

• फ्यूजन
• फिशन

फिशन वह प्रक्रिया है जिसमें भारी परमाणुओं के नाभिक को छोटे नाभिकों में विभाजित किया जाता है। फ्यूजन वह प्रक्रिया है जिसमें हल्के परमाणुओं के नाभिक को मिलाकर एक भारी नाभिक बनाया जाता है। दोनों ही अत्यधिक मात्रा में ऊर्जा जारी करते हैं।

जबकि वर्तमान में बड़े पैमाने पर विद्युत उत्पादन के लिए केवल फिशन का उपयोग किया जाता है, आज हमारा ध्यान परमाणु फ्यूजन पर है।

अभी भी अनुसंधान और विकास चरण में, परमाणु फ्यूजन वैश्विक ऊर्जा उत्पादन में बहुत कम योगदान देता है, हालांकि इसका भविष्य में अत्यधिक संभावनाएं हैं। यह वास्तव में सबसे पर्यावरण‑मित्र ऊर्जा स्रोतों में से एक है, क्योंकि प्रक्रिया के दौरान कोई कार्बन डाइऑक्साइड या अन्य हानिकारक उत्सर्जन नहीं होते।

फ्यूजन पावर प्लांट से शून्य‑कार्बन विद्युत निरंतर प्रवाहित हो सकता है, चाहे मौसम कुछ भी हो या दिन‑रात। फिशन के विपरीत, फ्यूजन में संभावित आपदा‑जनक मेल्टडाउन या दीर्घकालिक रेडियोधर्मी कचरा नहीं बनता।

फ्यूजन न केवल ग्रीनहाउस गैस (GHG) उत्सर्जन में योगदान देता है, बल्कि इसके दो मुख्य ईंधन स्रोत, हाइड्रोजन (ड्यूटेरियम के लिए) और लिथियम (ट्रिटियम के लिए), भी व्यापक रूप से उपलब्ध हैं।

इन परिस्थितियों के मद्देनज़र, परमाणु फ्यूजन से उम्मीद की जाती है कि वह मानवता की ऊर्जा आवश्यकताओं को लाखों वर्षों तक पूरा करेगा, और इस कारण दुनिया भर के देश इसे वास्तविकता बनाने के लिए सक्रिय रूप से काम कर रहे हैं। 

परमाणु ऊर्जा के विज़न और वास्तविकता के बीच बाधाएँ

1915 में अमेरिकी रसायनविद् विलियम ड्रेपर हार्किन्स द्वारा पहली बार परमाणु फ्यूजन की अवधारणा प्रस्तावित की गई थी। लेकिन हम अभी तक इसे सार्थक रूप से हासिल नहीं कर पाए हैं। 

फ्यूजन प्रतिक्रियाएं वास्तव में सितारों की मूल ऊर्जा स्रोत हैं, जिसमें विशाल गर्म गैस का गोला, सूर्य भी शामिल है। वही थर्मोन्यूक्लियर फ्यूजन प्रक्रिया है जिसने सूर्य और सितारों को लाखों वर्षों तक चमकते रहने दिया है।

थर्मोन्यूक्लियर फ्यूजन में, परमाणु नाभिक अत्यधिक उच्च तापमान पर, दस से सौ मिलियन डिग्री सेल्सियस पर, मिलते हैं, जिससे दो नाभिकों के बीच की विद्युत प्रतिकर्षण को पार करने के लिए पर्याप्त ऊर्जा मिलती है। फिर वे मिलकर एकल नाभिक बनाते हैं और महत्वपूर्ण ऊर्जा मुक्त करते हैं।

सूर्य का विशाल गुरुत्वाकर्षण यहाँ मुख्य भूमिका निभाता है, क्योंकि यह अत्यधिक दबाव, गर्मी और फ्यूजन के लिए आवश्यक स्थितियां उत्पन्न करता है। बिना गुरुत्वाकर्षण के, सूर्य फ्यूजन के लिए पर्याप्त गर्म और घना नहीं होता। 

अब, पृथ्वी पर परमाणु फ्यूजन बनाने के लिए, लेकिन अत्यधिक गुरुत्वाकर्षण के बिना, हल्के समस्थानिकों को रिएक्टर में डालना और उन्हें सैकड़ों मिलियन डिग्री सेल्सियस तक गर्म करना आवश्यक है, जिससे वे आयनीकृत ‘प्लाज़्मा’ बन जाते हैं।

प्लाज़्मा एक आवेशित गैस है जिसमें सकारात्मक आयन और मुक्त इलेक्ट्रॉन होते हैं। यह अत्यधिक गर्म और नियंत्रित करने में कठिन है, इसलिए इसे बाहर निकलने से रोकने के लिए एक चुंबकीय क्षेत्र की आवश्यकता होती है।

वैज्ञानिक नियमित रूप से परमाणु फ्यूजन की स्थितियां प्राप्त कर चुके हैं, लेकिन प्लाज़्मा स्थिरता और बेहतर संलग्नन गुण अभी तक प्राप्त नहीं हुए हैं ताकि प्रतिक्रिया को बनाए रखा जा सके और सतत रूप से ऊर्जा उत्पन्न की जा सके।

उदाहरण के लिए, 2022 के अंत में, एक बहु-अरब डॉलर का फ्यूजन प्रयोग अंततः एक छोटा समस्थानिक नमूना इस तरह से ऊर्जा जारी करने में सफल रहा कि वह उसे प्रज्वलित करने के लिए उपयोग किए गए लेज़र ऊर्जा से अधिक था, लेकिन यह केवल लगभग एक दशांश नैनोसेकंड तक ही बना रहा।

इसलिए, परमाणु फ्यूजन एक बहुत चुनौतीपूर्ण प्रक्रिया है, जिसके लिए अत्यधिक उच्च तापमान और तीव्र दबाव की आवश्यकता होती है।

फिर, प्लाज़्मा को स्थिर करने, इसे रिएक्टर की दीवारों से संपर्क से बचाने, और गर्मी के नुकसान को न्यूनतम करने की आवश्यकता होती है, जिससे प्रतिक्रिया को बनाए रखना कठिन हो जाता है। इंजीनियरिंग के संदर्भ में, हमें टोकामाक, जो डोनट‑आकार के फ्यूजन रिएक्टर का सामान्य प्रकार है, में प्लाज़्मा को संलग्न करने के लिए बड़े, शक्तिशाली सुपरकंडक्टिंग मैग्नेट की आवश्यकता होती है, और अत्यंत कम दबाव प्राप्त करने और बनाए रखने के लिए उन्नत वैक्यूम सिस्टम की भी जरूरत होती है।

इसके अतिरिक्त, हमें ऐसे सामग्री की आवश्यकता है जो उच्च तापमान, उच्च गर्मी प्रवाह, और तीव्र न्यूट्रॉन विकिरण को सहन कर सकें। इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए, वैज्ञानिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) की ओर रुख कर रहे हैं। 

AI एक बढ़ती हुई महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहा है परमाणु फ्यूजन अनुसंधान और विकास को तेज करने में। मशीन लर्निंग और अन्य AI एल्गोरिदम का उपयोग करके, शोधकर्ता रिएक्टर डिजाइन को अनुकूलित कर रहे हैं, मौलिक माप त्रुटियों को खोज और सुधार रहे हैं, सामग्री खोज को तेज कर रहे हैं, प्लाज़्मा व्यवधानों की भविष्यवाणी और रोकथाम कर रहे हैं, प्लाज़्मा अवस्था को नियंत्रित कर रहे हैं, और फ्यूजन प्रतिक्रियाओं की दक्षता और स्थिरता को सुधार रहे हैं।

जटिल डेटा की बड़ी मात्रा और फ्यूजन प्रक्रिया के विभिन्न पहलुओं के बीच जटिल संबंधों को संभालकर, AI हमारी समझ को और बेहतर बना सकता है, नए रिएक्टर डिज़ाइन के विकास को तेज कर सकता है, और विकास समयरेखा को काफी घटा सकता है, जिससे परमाणु ऊर्जा के व्यावसायीकरण का मार्ग प्रशस्त हो सके।

AI फ्यूजन की भौतिक बाधाओं को पार करने में मदद करता है

AI तेजी से उद्योगों को बदल रहा है, जिसमें ऊर्जा क्षेत्र भी शामिल है, जहाँ यह कार्बन‑मुक्त, असीमित परमाणु ऊर्जा हासिल करके वैश्विक ऊर्जा संकट को हल करने में मदद कर रहा है। 

इस संबंध में, Google DeepMind ने डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) का उपयोग करके टोकामाक में प्लाज़्मा को सफलतापूर्वक नियंत्रित किया¹ और इसे विभिन्न आकारों में सटीक रूप से ढाला। RL सिस्टम विकसित करने के लिए, उन्होंने EPFL के स्विस प्लाज़्मा सेंटर के साथ सहयोग किया। यह सिस्टम स्वायत्त रूप से टोकामाक के आसपास के चुंबकीय कॉइल को नियंत्रित करने और प्लाज़्मा को उसमें संलग्न करने का तरीका खोजता है।

पिछले वर्ष, कंपनी ने एक प्लाज़्मा सिम्युलेटर जिसका नाम TORAX² है, जारी किया, जो प्लाज़्मा के “कोर” को मॉडल करता है और फिर तापमान, घनत्व, और विद्युत धारा में परिवर्तन की भविष्यवाणी करता है। 

पिछले साल की शुरुआत में, प्रिंसटन विश्वविद्यालय की एक टीम ने भी RL का उपयोग करके फ्यूजन प्लाज़्मा में व्यवधानों के प्रमुख रूप की भविष्यवाणी की, जो उत्पन्न होने से 300 मिलीसेकंड पहले तक की जाती है। इसे “टियरिंग मोड अस्थिरता” कहा जाता है, जो तब होती है जब प्लाज़्मा के भीतर के चुंबकीय क्षेत्र रेखाएँ टूटती हैं, जिससे यह बाहर निकलता है और फ्यूजन प्रक्रिया रुक जाती है। 

इन अस्थिरताओं की उम्मीद है कि “जब हम पर्याप्त ऊर्जा उत्पन्न करने के लिए आवश्यक उच्च शक्ति पर फ्यूजन प्रतिक्रियाएं चलाने का प्रयास करेंगे, तो वे और अधिक प्रमुख हो जाएँगी,” कहा प्रथम लेखक जैमिन सियो, दक्षिण कोरिया के चुंग‑एंग विश्वविद्यालय के सहायक प्रोफेसर ने। “वे हमारे लिए एक महत्वपूर्ण चुनौती हैं जिन्हें हमें हल करना है।”

उनका AI मॉडल संभावित टियरिंग मोड अस्थिरताओं की अग्रिम भविष्यवाणी करता है³ और फिर प्लाज़्मा के चुंबकीय क्षेत्र रेखाओं में टियरिंग से बचने के लिए कुछ संचालन पैरामीटर में बदलाव करता है।

मॉडल, जो पिछले प्रयोगात्मक डेटा पर प्रशिक्षित है, को एक उच्च‑शक्ति वाली प्रतिक्रिया को बनाए रखने का लक्ष्य दिया जाता है, साथ ही टियरिंग मोड अस्थिरता जैसी स्थितियों से बचने की शर्तें, और उन डायल्स को जो इसे इन परिणामों को प्राप्त करने में मदद करते हैं। समय के साथ, AI मॉडल “सर्वोत्तम मार्ग” सीखता है ताकि उच्च‑शक्ति लक्ष्य को बनाए रखते हुए अस्थिरता से बचा जा सके।

“पिछले प्रयोगों से सीखकर, भौतिक‑आधारित मॉडलों की जानकारी को शामिल करने के बजाय, AI एक अंतिम नियंत्रण नीति विकसित कर सकता है जो वास्तविक रिएक्टर में वास्तविक समय में एक स्थिर, उच्च‑शक्ति वाले प्लाज़्मा क्षेत्र का समर्थन करती है।”

– शोध नेता एगेमेन कोलेमन

जबकि मॉडल ने अनगिनत सिम्युलेटेड फ्यूजन प्रयोग चलाए मार्ग खोजने के लिए, पृष्ठभूमि में, टीम ने उसकी “इरादों” को देखा और कार्यों को परिष्कृत किया, एक मध्यस्थ के रूप में कार्य करते हुए “कि AI क्या करना चाहता है और टोकामाक क्या समायोजित कर सकता है” के बीच।

इंजीनियरों, भौतिकविदों और डेटा वैज्ञानिकों की टीम ने अपने मॉडल को सैन डिएगो में DIII-D राष्ट्रीय फ्यूजन सुविधा में प्रयोगों के माध्यम से परीक्षण और प्रदर्शित किया।

फिर, इस वर्ष की शुरुआत में, एक शोध पत्र जिसका शीर्षक “इटर बर्निंग प्लाज़्मा में प्रदर्शन और टर्बुलेंस की भविष्यवाणी नॉनलाइनियर गैरोकिनेटिक प्रोफ़ाइल प्रेडिक्शन के माध्यम से“⁴ प्रकाशित हुआ, जिसे नाथन हॉवर्ड, MIT प्लाज़्मा साइंस एंड फ्यूजन सेंटर (PSFC) के प्रमुख शोध वैज्ञानिक ने लिखा।

हॉवर्ड और उनकी टीम ने ML और सिमुलेशन का उपयोग करके यह भविष्यवाणी की कि प्लाज़्मा एक फ्यूजन डिवाइस में कैसे व्यवहार करेगा। 

“पेपर में, उन्होंने बताया कि टर्बुलेंस के उच्च‑रिज़ॉल्यूशन सिमुलेशन पुष्टि करते हैं कि इटर टोकामाक, जो वर्तमान में दक्षिणी फ्रांस में निर्मित हो रहा विश्व का सबसे बड़ा प्रयोगात्मक फ्यूजन डिवाइस है, संचालन शुरू होने पर अपेक्षित रूप से कार्य करेगा, जो कम से कम 2035 तक नहीं होगा।

परिदृश्य की पुष्टि करने के लिए, टीम ने CGYRO का उपयोग किया, जो एक समय‑साध्य प्रोग्राम है जो एक जटिल प्लाज़्मा भौतिकी मॉडल को कुछ संचालन स्थितियों पर लागू करता है ताकि फ्यूजन डिवाइस के विभिन्न स्थानों में प्लाज़्मा व्यवहार पर विस्तृत सिमुलेशन उत्पन्न किए जा सकें।

फिर सिमुलेशन को PORTALS फ्रेमवर्क के माध्यम से चलाया गया, जो उच्च‑सटीकता वाले रन को लेता है और ML का उपयोग करके एक ‘सुरोगेट’ बनाता है, एक मॉडल जो “जटिल रन के परिणामों की नकल कर सकता है, लेकिन बहुत तेज़ी से।”

शोधकर्ताओं ने नोट किया कि PORTALS जैसे उच्च‑सटीकता मॉडलिंग टूल “प्लाज़्मा कोर में एक झलक प्रदान करते हैं इससे पहले कि वह बन ही जाए। यह प्रीडिक्ट‑फ़र्स्ट दृष्टिकोण हमें इटर जैसे डिवाइस में अधिक कुशल प्लाज़्मा बनाने की अनुमति देता है।”

टीम ने विभिन्न संचालन सेटअप भी प्रदर्शित किए जहाँ समान मात्रा में ऊर्जा आउटपुट उत्पन्न किया जा सकता है, लेकिन कम ऊर्जा इनपुट के साथ।

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HEAT-ML के साथ फ्यूजन शैडोज़ का मानचित्रण 

एक नया AI दृष्टिकोण अब फ्यूजन रिएक्टर के अंदरूनी हिस्सों को प्लाज़्मा की अत्यधिक गर्मी से बचाने के लिए उपयोग किया जा रहा है। यह नया तरीका फ्यूजन कंटेनरों में “मैग्नेटिक शैडोज़” खोजने के लिए आवश्यक गणनाओं की गति को तेज कर रहा है।

ये शैडोज़ सुरक्षित आश्रय हैं जो तीव्र प्लाज़्मा गर्मी से संरक्षित होते हैं।

टोकामाक के अंदर का गर्मी चुनौती

जैसा कि हमने ऊपर बताया, जब प्लाज़्मा को चुंबकीय क्षेत्रों से टोकामाक में संलग्न किया जाता है, तो प्लाज़्मा से आने वाली गर्मी का तापमान सूर्य के कोर से भी अधिक हो जाता है। फ्यूजन को उपयोग करने के लिए, इस गर्मी को नियंत्रित किया जाना चाहिए।

प्रिंसटन प्लाज़्मा फिज़िक्स लैबोरेटरी (PPPL) की सहयोगी शोध भौतिकविद् डोमेनिका कोरॉना रिवेरा के अनुसार:

“टोकामाक के प्लाज़्मा‑फेसिंग घटक प्लाज़्मा के संपर्क में आ सकते हैं, जो बहुत गर्म होता है और इन घटकों को पिघला या नुकसान पहुंचा सकता है। सबसे बुरी स्थिति यह होगी कि आपको संचालन रोकना पड़ेगा।”

इस समस्या को दूर करने के लिए, शोधकर्ता AI का उपयोग कर रहे हैं जो टोकामाक में गर्मी के ठीक कहाँ टकराएगी, इसकी भविष्यवाणी करने वाली गणनाओं को तेज करता है।

HEAT गणनाओं को काफी तेज करके, मॉडल डाइवर्टर सुरक्षा और नियंत्रण कार्यों के लिए रियल‑टाइम अनुप्रयोगों की संभावना प्रदान करता है।

फ्यूजन नवाचार को आगे बढ़ाने के लिए सहयोग

PPL, अमेरिकी ऊर्जा विभाग (DOE) के ओक रिज़ नेशनल लैबोरेटरी, और फ्यूजन पावर कंपनी कॉमनवेल्थ फ्यूजन सिस्टम्स (CFS) के बीच एक सार्वजनिक-निजी साझेदारी, जो MIT से निकली कंपनी है और ARC टोकामाक डिजाइन पर आधारित एक छोटा फ्यूजन पावर प्लांट बनाने का लक्ष्य रखती है, ने इस नए AI दृष्टिकोण को HEAT-ML कहा जाने वाला विकसित किया।

ML‑आधारित सरोगेट मॉडल (HEAT-ML) को नवीनतम अध्ययन में विस्तृत किया गया है जिसका शीर्षक “HEAT कोड और मशीन लर्निंग विधियों का उपयोग करके SPARC टोकामाक प्लाज़्मा‑फेसिंग घटकों में शैडो मास्क की भविष्यवाणी“⁵ है।

HEAT-ML का लक्ष्य भविष्य के फ्यूजन सिस्टम के डिजाइन को तेज करने के लिए सॉफ़्टवेयर की नींव रखना है, साथ ही प्लाज़्मा को समायोजित करके समस्याओं को होने से पहले रोकना, जिससे बेहतर निर्णय‑लेना संभव हो सके।

“यह शोध दर्शाता है कि आप मौजूदा कोड को लेकर एक AI सरोगेट बना सकते हैं जो उपयोगी उत्तर प्राप्त करने की गति को तेज करेगा, और यह नियंत्रण और परिदृश्य योजना के संदर्भ में रोचक रास्ते खोलता है।”

– पेपर के सह‑लेखक, माइकल चर्चिल, जो PPPL में डिजिटल इंजीनियरिंग के प्रमुख हैं।

सामग्रियों की रक्षा के लिए मैग्नेटिक शैडोज़ का मानचित्रण

HEAT-ML को विशेष रूप से SPARC के एक छोटे हिस्से का सिमुलेशन करने के लिए बनाया गया है।

SPARC एक टोकामाक है जिसे वर्तमान में CFS MIT PSFC के सहयोग से विकसित किया जा रहा है। यह अगले वर्ष संचालन शुरू करने के लिए निर्धारित है और 2027 तक शुद्ध ऊर्जा लाभ प्रदर्शित करने का लक्ष्य रखता है, अर्थात वह उपभोग से अधिक ऊर्जा उत्पन्न करेगा।

इसे हासिल करने के लिए, शोधकर्ता इस टोकामाक के अंदरूनी हिस्से पर गर्मी के प्रभाव का सिमुलेशन कर रहे हैं।

एक बड़ी कंप्यूटिंग चुनौती, शोधकर्ता इसे प्रबंधनीय बनाते हैं SPARC सेक्शन पर ध्यान केंद्रित करके, जहाँ प्लाज़्मा गर्मी के निकास की तीव्रता सामग्री की दीवार से मिलती है। और यह मशीन के आधार के चारों ओर 15 टाइल्स हैं, जो वह भाग है जहाँ उसका निकास प्रणाली अधिकांश गर्मी के प्रति संवेदनशील होगी।

इस सिमुलेशन को बनाने के लिए, टीम ने शैडो मास्क बनाए, जो मैग्नेटिक शैडोज़ के 3D मानचित्र हैं। ये मानचित्र फ्यूजन सिस्टम के आंतरिक घटकों की सतहों पर विशिष्ट क्षेत्रों को दर्शाते हैं जो सीधे गर्मी से संरक्षित होते हैं। उनका स्थान टोकामाक के अंदर भागों के आकार और प्लाज़्मा को संलग्न करने वाले चुंबकीय क्षेत्र रेखाओं के साथ उनके अंतःक्रिया पर निर्भर करता है।

सिमुलेशन को मिनटों से मिलीसेकंड में तेज करना

शैडो मास्क मूल रूप से ओपन‑सोर्स कंप्यूटर प्रोग्राम HEAT का उपयोग करके गणना किए गए थे, जिसे हीट फ्लक्स इंजीनियरिंग एनालिसिस टूलकिट कहा जाता है।

टॉम लूबी (CFS) द्वारा SPARC डायग्नोस्टिक टीम के नेता मैट रिंके के सहयोग से निर्मित, इस प्रोग्राम को प्रारंभ में PPPL के स्फ़ेरिकल टोकामाक, जिसे नेशनल स्फ़ेरिकल टोरस एक्सपेरिमेंट‑अपग्रेड मशीन (NSTX‑U) कहा जाता है, के निकास सिस्टम पर लागू किया गया, जो विश्व में सबसे शक्तिशाली होने के लिए डिजाइन किया गया है।

शोधकर्ताओं ने अब मशीन लर्निंग का उपयोग करके HEAT को पूरक किया है, तेज़ और सटीक गर्मी लोड गणनाओं के लिए 3D सरोगेट मॉडल विकसित किए हैं।

परिणामी HEAT-ML घटक की सतह से चुंबकीय क्षेत्र रेखाओं का अनुसरण करता है यह देखने के लिए कि क्या वे अन्य आंतरिक भागों से टकराते हैं। यदि रेखा टकराती है, तो वह स्थान शैडो क्षेत्र, यानी मैग्नेटिक शैडो के रूप में चिह्नित किया जाता है।

हालांकि, रेखाओं को ट्रेस करने और यह पता लगाने की पूरी प्रक्रिया कि वे विस्तृत 3D मशीन ज्यामिति से कहाँ मिलती हैं, एक महत्वपूर्ण बाधा थी जो केवल एक सिमुलेशन के लिए लगभग 30 मिनट ले सकती थी। यदि जटिल ज्यामिति शामिल है, तो यह और भी अधिक समय ले सकता है।

HEAT-ML ने टीम को इस प्रतिबंध को पार करने में सक्षम किया, गणनाओं को केवल मिलीसेकंड तक तेज कर दिया। 

फ्यूजन पावर प्लांट्स के रियल‑टाइम नियंत्रण की ओर

HEAT-ML मॉडल एक डीप न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है, जो कई हिडन लेयर्स वाले AI का रूप है, डेटा पर लागू करके पैटर्न पहचानकर विशिष्ट कार्य सीखता है। इस मामले में, HEAT-ML को HEAT के लगभग 1,000 SPARC सिमुलेशन पर प्रशिक्षित किया गया था ताकि शैडो क्षेत्रों की पहचान की जा सके।

क्योंकि यह SPARC के निकास सिस्टम के विशिष्ट डिजाइन से जुड़ा है, HEAT-ML केवल इस विशेष टोकामाक के उस भाग में ही काम करता है।

इसलिए, वर्तमान में यह HEAT कोड में एक वैकल्पिक सेटिंग है। लेकिन टीम आशा करती है कि अपने मॉडल की क्षमताओं को विस्तारित करके किसी भी निकास सिस्टम के लिए शैडो मास्क गणनाओं को सामान्यीकृत किया जा सके, चाहे उनका आकार और रूप कुछ भी हो, साथ ही टोकामाक के भीतर अन्य प्लाज़्मा‑फेसिंग घटकों के लिए भी।
अध्ययन के अनुसार, पावर एग्जॉस्ट अगली पीढ़ी के फ्यूजन उपकरणों के लिए एक महत्वपूर्ण चुनौती है और डाइवर्टर डिजाइन और संचालन में नवाचारी समाधान की आवश्यकता है। अध्ययन ने कहा:

“अंतिम लक्ष्य मॉडल को रियल‑टाइम नियंत्रण और भविष्य के संचालन निर्णयों के लिए एकीकृत करना है।”

परमाणु ऊर्जा में निवेश

टेक दिग्गज Microsoft Corporation (MSFT ) सक्रिय रूप से परमाणु ऊर्जा और उसकी AI के माध्यम से तेज़ी का अन्वेषण कर रहा है, क्योंकि यह मानता है कि यह कार्बन‑मुक्त ऊर्जा स्रोतों के मिश्रण का हिस्सा होना चाहिए। 
Microsoft के मुख्य स्थिरता अधिकारी, मेलानी नाकागावा ने फ्यूजन को एक दीर्घकालिक दांव कहा है और कहा है कि पिछले कुछ वर्षों में, उद्योग द्वारा विभिन्न प्रकार की माइलस्टोन हासिल की गई हैं, जिससे “बहुत आशावाद पैदा हुआ है कि यह वह क्षण हो सकता है जब फ्यूजन वास्तव में इस दशक में, या इस दशक के निकट, आगे आएगा।”

Microsoft Corporation (MSFT )

अपने फ्यूजन लक्ष्यों के लिए, Microsoft ने 2023 में निजी फ्यूजन स्टार्टअप Helion Energy के साथ एक ऐतिहासिक समझौता किया। इस समझौते के अनुसार, Helion 2028 तक Microsoft डेटा सेंटरों को फ्यूजन‑जनित शक्ति प्रदान करेगा।

SoftBank की वेंचर कैपिटल शाखा और OpenAI के सैम ऑल्टमैन के समर्थन से, Helion ने इस वर्ष अपने नियोजित परमाणु फ्यूजन पावर प्लांट जिसका नाम Orion है, का निर्माण शुरू किया, हालांकि अंतिम परमिट अभी तक सुरक्षित नहीं हुए हैं। 

Helion का प्रोटोटाइप Polaris वर्तमान में इस बात की खोज में है कि प्रतिक्रिया को उत्पन्न करने और बनाए रखने के लिए आवश्यक ऊर्जा से अधिक ऊर्जा कैसे उत्पन्न की जाए। इस बीच, Orion, उसके CEO के अनुसार, पावर डिलीवरी नेटवर्क से जुड़ जाएगा।

Microsoft के बाजार प्रदर्शन के संदर्भ में, $3.86 ट्रिलियन मार्केट कैप कंपनी के शेयर लगभग $521 पर ट्रेड हो रहे हैं, YTD में 23.41% बढ़े हैं। इसका EPS (TTM) 13.64 है और P/E (TTM) 38.25 है। उपलब्ध डिविडेंड यील्ड 0.64% है।

जून 30, 2025 को समाप्त तिमाही के लिए वित्तीय विवरण ने राजस्व में 18% वृद्धि करके $76.4 बिलियन, ऑपरेटिंग आय में 23% बढ़ोतरी करके $34.3 बिलियन, और शुद्ध आय में 24% वृद्धि करके $27.2 बिलियन दिखाया। इस बीच, डाइल्यूटेड प्रति शेयर आय $3.65 थी, जो 24% बढ़ी।

“क्लाउड और AI हर उद्योग और क्षेत्र में व्यापार परिवर्तन की प्रेरक शक्ति हैं।”

– CEO सत्या नडेला

नवीनतम Microsoft Corporation (MSFT) स्टॉक समाचार और विकास

निष्कर्ष

स्वच्छ ऊर्जा के सबसे आशाजनक मार्गों में से एक फ्यूजन है, लेकिन इसके व्यावसायीकरण का रास्ता लंबा और कठिन है। हालांकि, AI साबित हो रहा है कि वह वह तेज़ी है जो इस सदियों पुराने सपने को वास्तविकता में बदल सकता है, हमारे जीवनकाल के भीतर।

AI‑आधारित दृष्टिकोणों का उपयोग करके, शोधकर्ता फ्यूजन सिस्टम को मजबूत और आर्थिक रूप से व्यवहार्य बनाने पर काम कर रहे हैं। अनुसंधान को तेज़ करने, प्लाज़्मा अस्थिरताओं को हल करने से लेकर रिएक्टर सिस्टम की सुरक्षा तक, AI परमाणु ऊर्जा को ग्रिड तक लाने और मानवता को असीम शक्ति तक पहुंच प्रदान करने में मदद कर सकता है।

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संदर्भ:

1. Degrave, J., Felici, F., Buchli, J., et al. डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग के माध्यम से टोकामाक प्लाज़्मा का मैग्नेटिक नियंत्रण. Nature, 602(7897), 414–419, प्रकाशित 16 फरवरी 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: JAX में एक तेज़ और विभेद्य टोकामाक ट्रांसपोर्ट सिम्युलेटर. arXiv preprint arXiv:2406.06718, प्रकाशित 10 जून 2024, अंतिम संशोधित 7 दिसंबर 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.06718
3. Seo, J., Kim, S., Jalalvand, A., et al. डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग के साथ फ्यूजन प्लाज़्मा टियरिंग अस्थिरता से बचाव. Nature, 626(8001), 746–751, प्रकाशित 21 फरवरी 2024. https://doi.org/10.1038/s41586-024-07024-9
4. Howard, N. T., Rodriguez-Fernandez, P., Holland, C., & Candy, J. इटर बर्निंग प्लाज़्मा में प्रदर्शन और टर्बुलेंस की भविष्यवाणी नॉनलाइनियर गैरोकिनेटिक प्रोफ़ाइल प्रेडिक्शन के माध्यम से. Nuclear Fusion, 65(1), 016002, प्रकाशित 11 नवंबर 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. HEAT कोड और मशीन लर्निंग विधियों का उपयोग करके SPARC टोकामाक प्लाज़्मा‑फेसिंग घटकों में शैडो मास्क की भविष्यवाणी. Fusion Engineering and Design, 217, 115010, प्रकाशित अगस्त 2025. https://doi.org/10.1016/j.fusengdes.2025.115010