人工知能システム:無制限の核融合反応を現実のものに

人工知能システム:無制限の核融合反応を現実のものに

近年、研究者らはトカマクの停止や損傷の原因となる核分裂反応を研究している。核分裂反応を予測・制御できる人工知能システムは、2021年にアルゴンヌ国立研究所に到着し、米国最大のエクサスケール・コンピュータ・システムとなることが期待されているオーロラ・スーパーコンピュータの最初のプロジェクトの1つに選ばれた。現在、人工知能は地球がより多くのエネルギー供給を利用できるようにするための研究に熱心に取り組んでいます。最終的には核融合エネルギーの謎が解明され、研究者は太陽や星にエネルギーを与えるプロセスを捉え、制御できるようになる。

米国エネルギー省プリンストンプラズマ物理研究所(PPPL)とプリンストン大学の研究者らは、新型の巨大なスーパーコンピュータを使って、トカマクと呼ばれるドーナツ型の装置の使い方を研究したいと考えている。

近年、研究者らはトカマクの停止や損傷の原因となる核分裂反応を研究している。核分裂反応を予測・制御できる人工知能システムは、2021年にアルゴンヌ国立研究所に到着し、米国最大のエクサスケール・コンピュータ・システムとなることが期待されているオーロラ・スーパーコンピュータの最初のプロジェクトの1つに選ばれた。

このコンピュータ システムは、1 秒あたり 100 ペタフロップスの演算が可能で、これは今日の最大規模のスーパーコンピュータの 50 ~ 100 倍の速度です。 「私たちの研究では、進歩を加速させるために人工知能のディープラーニングのアプローチを使用します」とプリンストンプラズマ物理学研究所の研究物理学者ウィリアム・タン氏は語った。

この画期的なプロジェクトは、ITER などの燃焼プラズマ核融合システムを予測および制御するための実験的に検証された方法の開発を試み、核融合エネルギーの有効な実用性を実証します。 ITERの正式名称は「国際熱核融合実験炉」と伝えられており、別名「人工太陽」とも呼ばれています。建設現場は南フランスのカダラッシュという小さな町にあります。欧州連合、米国、中国、日本、韓国、インド、ロシアの7カ国が参加した。 TIER は人類史上最も複雑な科学プロジェクトとしても知られています。

[[245787]]

ITER施設の原子力技術者は、太陽よりも高温に耐えられる超強力な材料を開発するためにロケット科学者の協力を得ている。 ITER 装置の直径は 5 メートル、断面は 30 x 30 センチメートルです。ITER の圧縮リングが巨大な磁石を所定の位置に固定します。

水素プラズマは太陽の中心部の10倍の熱である1億5000万度まで加熱され、核融合反応が起こる。核融合反応は、トカマクと呼ばれるドーナツ型の原子炉で起こります。トカマクは、金属壁から離れた場所に過熱されたイオン化プラズマを閉じ込めて循環させる巨大な磁石に囲まれています。

超伝導磁石は、星間空間と同じ温度である摂氏マイナス269度まで冷却する必要がある。科学者たちは長い間、太陽内部で起こる核融合プロセスをシミュレートしようと試みてきた。それが安価で安全かつクリーンな電力をほぼ無制限に供給できると信じていたのだ。

プルトニウムとウランの原子を分裂させる既存の核分裂炉とは異なり、制御不能な核融合連鎖反応のリスクはなく、長寿命の放射性廃棄物も発生しない。

プリンストン プラズマ物理学研究所が開発したディープラーニング ソフトウェア システムは、「リカレント ニューラル ネットワーク フュージョン システム (FRNN)」とも呼ばれています。これは、ユーザーが関心のあるイベントを検出するためにコンピューターをトレーニングするために使用できるニューラル ネットワークで構成されています。

同時に、この人工知能「再帰型ニューラルネットワーク融合システム」は、核分裂反応中に大規模なトカマクプラズマがどのように分解するかを迅速に予測し、タイムリーに効果的な制御措置を講じることができます。

この研究の全体的な目標は、核分裂が起こる少なくとも 30 ミリ秒前に 95% の予測精度と 5% 未満の誤警報率を要求する国際熱核融合実験炉 (ITER) の厳しい要件を満たすことです。

<<:  人工知能は優れたサイバーセキュリティツールだが、諸刃の剣でもある

>>:  Apple Store 店員から機械学習エンジニアへ: AI を学び始めた経緯

ブログ    

推薦する

...

PyTorch を使用した Mixture of Experts (MoE) モデルの実装

Mixtral 8x7B の発売は、オープン AI の分野、特に Mixture-of-Expert...

モデルの好みはサイズだけですか?上海交通大学は32の大規模モデルについて人間の嗜好の定量的要素を包括的に分析した。

現在のモデルトレーニングパラダイムでは、嗜好データの取得と使用が不可欠な部分になっています。トレーニ...

中国における産業用ロボットへの投資と発展の3つの効果

最近、工業情報化省は2020年の我が国のロボット産業の運営状況を発表しました。データによると、202...

機械学習モデルをトレーニングする際に避けるべき 6 つの間違い

[51CTO.com クイック翻訳] AI や機械学習モデルの開発は簡単ではありません。さまざまなシ...

...

DNAロボットの進化!わずか数分で複雑なナノ構造のデバイスが作成され、体内に入り、タスクを実行します。

[[397076]]ビッグデータ概要著者: ミッキーSF映画には、マイクロロボットが体内に入り、有...

Python で KNN アルゴリズムを使用して欠損データを処理する

欠損データの処理は簡単な作業ではありません。 方法は、単純な平均補完や観察結果の完全な削除から、MI...

SAP の AI グローバル責任者、ウォルター・サン博士: ビジネスで AI を最大限に活用する

テクノロジーは私たちの世界を変えました。それは何十億もの人々に考え、アイデア、洞察を共有する機会を与...

Waymo - 自動運転技術の解説

[[437828]]今日は、Google の自動運転車 Waymo がどのようにそれを実現するかを見...

マイクロソフトの面接アルゴリズムに関する 4 つの質問

(1)要素が0から65535までの任意の数値であり、同じ値が繰り返し出現しない整数列。 0 は例外で...

AIに置き換えられる最後のグループも失業するだろう

[[262639]]これまで、データラベラーは常に「AI に置き換えられる最初のグループ」と呼ばれて...

...

...

IEEE: AI の時代において、基本的なサイバー衛生で十分でしょうか?

長年にわたり、強力なパスワード、定期的なデータ バックアップ、多要素認証は、個人情報を安全に保つため...