A fúziós energia, az a folyamat, amely a Napot is táplálja, lényegében azt jelenti, hogy két kisebb atom olvad össze egy nagyobbá, miközben energia szabadul fel. Mint látható, ez tehát épp az ellentéte annak a maghasadásnak, amely jelenleg a nukleáris reaktoraink energiáját termeli. A fúziós energia számtalan előnnyel bír a nukleáris energiához képest, közel végtelen és környezeti szempontból tiszta energiát ígér – nem véletlen áll tehát jelenleg is a legkomolyabb és legköltségesebb nemzetközi tudományos kutatási projektek fókuszában.

Mint az viszont sejthető, a Napot “lehozni” a Földre nem épp egyszerű feladat, így egy kereskedelmi fúziós reaktor építése előtt számtalan komoly problémát kell megoldani.

A Princetoni Egyetem kutatói a Princetoni Plazmafizikai Laboratóriummal együttműködve most ezért egy olyan mesterséges intelligencia (MI) modellt mutattak be, amely alkalmas arra, hogy leküzdje a fúziós energia előállításával kapcsolatos egyik legjelentősebb akadályt – számol be róla a Motherboard.

A fent említett akadály a plazmastabilitás. Ezek a reaktorok ugyanis mágneses mezőket használnak a plazma összepréselésére és a folyamatos, “fánk alakú” keringetésére, hogy ezáltal fenntartsák a fúziós reakciót. A mágneses tér kisebb zavarai azonban a plazma kiszabadulását okozhatják, ami hirtelen megszakíthatja akár magát a reakciót is. A most kifejlesztett MI-modell viszont a “jövőbe lát”, magyarán képes kiszámítani és előrelejezni ezeket az instabilitásokat (tearing mode instabilities/szakítási mód instabilitás), aminek köszönhetően elvégezhetőek a korrigálások a plazma fenntartása érdekében.

Chijin Xiao plazmafizikus, aki ebben a kutatásban nem vett részt, elmondta a Motheboardnak, hogy ezek a zavarok a plazmában nem csak károsíthatják a reaktor falait, de akár az egész szerkezetet is tönkre tehetik. Az pedig, hogy ez az MI-modell mennyire nélkülözhetetlen lehet a jövőben, abból is látszik, hogy az egyik legismertebb kísérleti reaktor, a Franciországban épült ITER például csak néhány ilyen megszakítást képes elviselni, amit követően pedig csak költséges javításokkal lehet elhárítani a károkat.

A Princeton csapata által most kifejlesztett mesterséges intelligencia modell az esemény bekövetkezéséhez képest 300 ezredmásodperccel korábban képes kiszámítani az instabilitást – amivel kritikus időablakot tesz lehetővé a beavatkozáshoz. Mindezt a San Diego-i DIII-D National Fusion Facility-ben be is mutatták, ahol a modell sikeresen szabályozta a bemeneti teljesítményt és a plazma alakját, hogy megakadályozza az instabilitást.

Mint azt Azarakhsh Jalalvand, a tanulmány társszerzője elmondta, a modell sikere abból fakad, hogy a korábbi fúziós kísérletek valós adataival képezték ki, nem pedig elméleti fizikai modellekkel:

“Nem tanítjuk meg a megerősítő tanulási modellt a fúziós reakció teljes, összetett fizikájára. Elmondjuk neki, hogy mi a cél – a nagy erejű reakció fenntartása –, hogy mit kerüljünk el – a szakadási mód instabilitás – és a gombokat, amelyeket elforgathat ezen eredmények elérésének az érdekében. Idővel megtanulja az optimális utat a nagy teljesítmény, mint cél eléréséhez, miközben elkerüli az instabilitást, mint büntetést.”

Habár a modell jelenleg kifejezetten egy típusú instabilitással foglalkozik (ami tehát a szakítási mód instabilitás) a rengetegféle instabilitás közül, a mostani eredmények így is fontos előrelépést jelentenek, hogy általánosságban is jobban kezelhetővé váljon a plazma egy szép napon, amiben az MI-nek kiemelkedő szerep juthat tehát. A mostani kutatás egyébként még a koncepció igazolásának a szakaszában van, de ígéretes lehetőségeket jelent a fúziós reakciók optimalizálására és az energiatermelés javítására.