কমনওয়েলথ ফিউশন সিস্টেমস (CFS), প্রিন্সটন প্লাজমা ফিজিক্স ল্যাবরেটরি (PPPL) এবং ওক রিজ ন্যাশনাল ল্যাবরেটরির (ORNL) যৌথ উদ্যোগে HEAT-ML নামক একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) চালিত পদ্ধতি ফিউশন চুল্লির নকশায় বিপ্লব ঘটিয়েছে। এই AI মডেলটি ফিউশন চুল্লির অভ্যন্তরে "ম্যাগনেটিক শ্যাডো" বা চৌম্বকীয় ছায়া সনাক্তকরণের প্রক্রিয়াকে অভূতপূর্ব গতিতে ত্বরান্বিত করেছে, যা চুল্লির উপাদানগুলিকে প্লাজমার তীব্র তাপ থেকে রক্ষা করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
HEAT-ML একটি ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে, যা হিট ফ্লাক্স ইঞ্জিনিয়ারিং অ্যানালাইসিস টুলকিট (HEAT) থেকে প্রায় ১,০০০টি SPARC সিমুলেশনের উপর প্রশিক্ষিত। এই প্রশিক্ষণের মাধ্যমে মডেলটি মিলি সেকেন্ডের মধ্যে শ্যাডো মাস্ক, যা চৌম্বকীয় ছায়ার ত্রিমাত্রিক মানচিত্র, তা ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম। এটি পূর্বের HEAT কোডের তুলনায় একটি বিশাল অগ্রগতি, যা পূর্বে প্রতি সিমুলেশনে প্রায় ৩০ মিনিট সময় নিত। SPARC, যা বর্তমানে CFS দ্বারা নির্মিত হচ্ছে, একটি টোকামাক যা ২০২৭ সালের মধ্যে নেট শক্তি লাভের (অর্থাৎ, এটি যে পরিমাণ শক্তি ব্যবহার করে তার চেয়ে বেশি শক্তি উৎপাদন করবে) প্রদর্শন করার লক্ষ্য রাখে। HEAT-ML সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে যে প্লাজমার তাপ চুল্লির অভ্যন্তরে কোথায় আঘাত করবে, যা এই চরম পরিস্থিতি সহ্য করতে সক্ষম উপাদানগুলির নকশার জন্য অপরিহার্য। এই AI-চালিত সিমুলেশন কেবল ভবিষ্যৎ ফিউশন সিস্টেমের নকশার প্রক্রিয়াকেই দ্রুততর করে না, বরং এর কার্যক্ষমতা এবং নিরাপত্তা বৃদ্ধি করে। এটি প্লাজমা কনফিগারেশনে রিয়েল-টাইম সমন্বয়ের সুযোগ তৈরি করে, যা সম্ভাব্য সমস্যাগুলি ঘটার আগেই প্রতিরোধ করতে পারে। এই অগ্রগতিটি ফিউশন গবেষণায় AI এবং মেশিন লার্নিংয়ের ক্রমবর্ধমান ব্যবহারের একটি বৃহত্তর প্রবণতার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। উদাহরণস্বরূপ, জুলাই ২০২৫-এ, হেফেই ইনস্টিটিউট অফ ফিজিক্যাল সায়েন্সের গবেষকরা ফিউশন চুল্লিতে বিঘ্ন এবং প্লাজমা কনফাইনমেন্ট অবস্থা নিরীক্ষণের জন্য AI সিস্টেম তৈরি করেছেন, যা উচ্চ সাফল্যের হার অর্জন করেছে। এই উদ্ভাবনগুলি ফিউশন শক্তি গবেষণাকে ত্বরান্বিত করার ক্ষেত্রে AI-এর রূপান্তরকারী সম্ভাবনাকে তুলে ধরে এবং পরিষ্কার ও অফুরন্ত শক্তির সম্ভাবনাকে বাস্তবতার কাছাকাছি নিয়ে আসে। এই প্রযুক্তিটি SPARC-এর মতো ভবিষ্যৎ ফিউশন ডিভাইসগুলির নকশা প্রক্রিয়াকে উন্নত করার পাশাপাশি, এটি চুল্লির কার্যক্ষমতার সময় রিয়েল-টাইম সমন্বয়েরও সুযোগ করে দেয়। এই AI মডেলটি একটি নির্দিষ্ট নকশার জন্য তৈরি করা হলেও, গবেষকরা এটিকে বিভিন্ন চুল্লির আকার এবং নকশার জন্য সাধারণীকরণের লক্ষ্য নিয়ে কাজ করছেন। এই ধরণের উদ্ভাবনগুলি ফিউশন শক্তিকে একটি টেকসই এবং পরিচ্ছন্ন শক্তির উৎস হিসেবে প্রতিষ্ঠিত করার পথে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে।