機(jī)器學(xué)習(xí)加快了旨在捕獲地球上聚變能的實(shí)驗(yàn)的建模

機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是一種人工智能形式，可以識別面孔，理解語言并駕駛自動(dòng)駕駛汽車，可以幫助將點(diǎn)燃太陽和星星的清潔聚變能帶入地球。美國能源部(DOE)普林斯頓等離子體物理實(shí)驗(yàn)室(PPPL)的研究人員正在使用ML創(chuàng)建模型來快速控制等離子體-由自由電子和原子核或離子組成的物質(zhì)狀態(tài)-促進(jìn)了聚變反應(yīng)。

太陽和大多數(shù)恒星是不斷發(fā)生聚變反應(yīng)的巨大等離子體球。在地球上，科學(xué)家必須加熱和控制等離子體，以使粒子融合并釋放其能量。PPPL研究表明，ML可以促進(jìn)這種控制。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

由PPPL物理學(xué)家Dan Boyer領(lǐng)導(dǎo)的研究人員已經(jīng)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(機(jī)器學(xué)習(xí)軟件的核心)進(jìn)行了培訓(xùn)，以訓(xùn)練國家融合圓環(huán)實(shí)驗(yàn)升級(NSTX-U)(即旗艦融合設(shè)施)或tokamak，在PPPL。經(jīng)過訓(xùn)練的模型可以準(zhǔn)確地再現(xiàn)由強(qiáng)大的中性束注入(NBI)產(chǎn)生的高能粒子行為的預(yù)測，該中性粒子注入可用于為NSTX-U等離子體提供燃料并將其加熱到與融合相關(guān)的百萬度溫度。

這些預(yù)測通常是由稱為NUBEAM的復(fù)雜計(jì)算機(jī)代碼生成的，該代碼結(jié)合了有關(guān)光束對等離子體的影響的信息。這種復(fù)雜的計(jì)算必須每秒進(jìn)行數(shù)百次，以分析實(shí)驗(yàn)期間的等離子體行為。但是每次計(jì)算可能要花費(fèi)幾分鐘，因此只有在通常持續(xù)幾秒鐘的實(shí)驗(yàn)完成后，結(jié)果才可供物理學(xué)家使用。

新的ML軟件將準(zhǔn)確預(yù)測高能粒子行為所需的時(shí)間減少到150微秒以下-使計(jì)算可以在實(shí)驗(yàn)過程中在線進(jìn)行。

該模型的最初應(yīng)用證明了一種估計(jì)未直接測量的等離子體行為特征的技術(shù)。該技術(shù)將ML預(yù)測與實(shí)時(shí)可用的有限血漿條件測量結(jié)合在一起。合并后的結(jié)果將幫助實(shí)時(shí)等離子體控制系統(tǒng)做出更明智的決策，以調(diào)整射束以優(yōu)化性能并維持等離子體的穩(wěn)定性，這是核聚變反應(yīng)的關(guān)鍵質(zhì)量。

快速評估

快速評估還將幫助操作員在操作期間每15-20分鐘執(zhí)行一次的實(shí)驗(yàn)之間進(jìn)行更明智的調(diào)整。核聚變的論文的主要作者博耶說：“加速的建模能力可以向操作員展示如何調(diào)整NBI設(shè)置，以改善下一個(gè)實(shí)驗(yàn)。”

博耶與PPPL物理學(xué)家斯坦·凱(Stan Kaye)合作，為一系列血漿條件生成了NUBEAM計(jì)算數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫類似于在最初的NSTX-U運(yùn)行過程中在實(shí)驗(yàn)中獲得的血漿條件。研究人員使用該數(shù)據(jù)庫訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以預(yù)測中性束對等離子體的影響，例如加熱和電流分布。然后，軟件工程師Keith Erickson在用于主動(dòng)控制實(shí)驗(yàn)以測試計(jì)算時(shí)間的計(jì)算機(jī)上實(shí)施了用于評估模型的軟件。

新工作將包括開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以適應(yīng)未來NSTX-U活動(dòng)和其他融合設(shè)施的計(jì)劃條件。此外，研究人員計(jì)劃擴(kuò)展當(dāng)前的建模方法，以實(shí)現(xiàn)對其他聚變等離子體現(xiàn)象的加速預(yù)測。這項(xiàng)工作的支持來自美國能源部科學(xué)辦公室。