San Diego, CA (21. Februar) - In einem bedeutenden Schritt hin zu nachhaltiger Energie hat ein Team unter der Leitung der Princeton University die Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz genutzt, um Plasma-Instabilitäten in Fusionsreaktoren zu steuern. Forscher der DIII-D National Fusion Facility haben gezeigt, dass KI Plasma-Störungen, ein großes Hindernis bei der Entwicklung von Fusionsenergie, vorhersagen und verhindern kann.
Fusionsenergie, die die Sonne antreibt, verspricht eine saubere und nahezu unbegrenzte Energiequelle. Die Nachbildung dieses Prozesses auf der Erde erfordert jedoch die Einschränkung von überhitztem Plasma innerhalb starker Magnetfelder. Diese Plasmen sind anfällig für Instabilitäten, die die Fusionsreaktion stoppen können.
Das KI-Modell, das mit früheren experimentellen Daten trainiert wurde, kann potenzielle Plasma-Instabilitäten, die als Abreißmodus-Instabilitäten bekannt sind, bis zu 300 Millisekunden im Voraus vorhersagen. Dies ermöglicht es der KI-Steuerung, Betriebsparameter anzupassen, Störungen der Magnetfeldlinien des Plasmas zu verhindern und eine stabile Reaktion aufrechtzuerhalten.
"Indem die KI aus früheren Experimenten lernt, anstatt Informationen aus physikbasierten Modellen zu integrieren, konnte sie eine endgültige Steuerungsrichtlinie entwickeln, die in Echtzeit ein stabiles und leistungsstarkes Plasma-Regime in einem realen Reaktor aufrechterhielt", sagte Forschungsleiter Egemen Kolemen.
Dieser Durchbruch ebnet den Weg für eine dynamischere Steuerung von Fusionsreaktionen und den Einsatz von KI zur Bewältigung einer Reihe von Plasma-Instabilitäten. Die in Nature veröffentlichten Ergebnisse des Teams stellen einen bedeutenden Schritt zur Erzielung nachhaltiger Fusionsreaktionen und zur Verwirklichung des Potenzials der Fusionsenergie dar.