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機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是一種人工智能形式,可以識(shí)別面孔,理解語(yǔ)言并駕駛自動(dòng)駕駛汽車,可以幫助將點(diǎn)燃太陽(yáng)和星星的清潔聚變能帶入地球。美國(guó)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(lái)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(yáng)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(duì)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(guó)家融合圓環(huán)實(shí)驗(yàn)升級(jí)(NSTX-U)(即旗艦融合設(shè)施)或tokamak,在PPPL。經(jīng)過(guò)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(cè),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(wàn)度溫度。
這些預(yù)測(cè)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(duì)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(cè)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(guò)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(cè)量的等離子體行為特征的技術(shù)。該技術(shù)將ML預(yù)測(cè)與實(shí)時(shí)可用的有限血漿條件測(cè)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(píng)估
快速評(píng)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(shuō):“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(kù),該數(shù)據(jù)庫(kù)類似于在最初的NSTX-U運(yùn)行過(guò)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(kù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以預(yù)測(cè)中性束對(duì)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(cè)試計(jì)算時(shí)間的計(jì)算機(jī)上實(shí)施了用于評(píng)估模型的軟件。
新工作將包括開(kāi)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以適應(yīng)未來(lái)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(duì)其他聚變等離子體現(xiàn)象的加速預(yù)測(cè)。這項(xiàng)工作的支持來(lái)自美國(guó)能源部科學(xué)辦公室。
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