L’intelligenza artificiale può creare un reattore a fusione migliore?

La fisica nucleare potrebbe essere una delle nuove frontiere del machine learning

13 ago 2021; articolo di Rebecca Sohn

Dagli anni ’40, i fisici ci hanno provato, ma nessuno ha ancora creato una reazione di fusione nucleare efficiente. Nel frattempo, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico (ML) si sono dimostrati, in molti settori e applicazioni, abbastanza capaci di rilevare modelli sottili nei dati che gli esseri umani non possono riconoscere. Quindi le reti neurali e le GPU che le alimentano potrebbero aiutare nella fusione nucleare?

La sfida, ed è una grande, sarebbe quella di accelerare la ricerca mondiale per domare le instabilità nei plasmi caldi e alla fine fornire una fonte di energia sostenibile e priva di carbonio.

“I fisici sviluppano modelli teorici, scrivono equazioni, manipolano le cose matematicamente”, ha detto Diogo Ferreira, professore di sistemi informativi presso l’Instituto Superior Técnico dell’Università di Lisbona in Portogallo. “Ma c’è un limite a questo.” L’intelligenza artificiale, dice, può aiutare.

Ferreira ha recentemente collaborato con i colleghi che lavorano al Joint European Torus (JET) nel Regno Unito in uno studio che ha dettagliato tre diversi usi per AI, machine learning e modelli di deep learning per la ricerca sulla fusione. Ferreira ha addestrato i suoi modelli utilizzando i dati diagnostici di 48 sensori collegati al reattore JET, chiamati bolometri, che raccolgono dati di potenza e radiazioni.

Uno dei modelli di Ferreira prevede interruzioni in un plasma super caldo. Nello studio, spiega che, a seconda di come viene addestrato, il modello può prevedere la probabilità di interruzione, che può comportare una fuoriuscita di plasma dal confinamento, scuotere l’attrezzatura, ridurre drasticamente la temperatura del plasma e terminare la reazione, o stimare la momento in cui si verificherà tale interruzione.

Un secondo modello rileva anomalie nel plasma. Addestrato solo su reazioni in cui non si sono verificate interruzioni, il modello può riprodurre questi esperimenti “buoni”. Se i dati hanno origine in un esperimento che si è concluso con un’interruzione, il modello può identificare quando e come i dati divergono da quelli di una reazione riuscita. Gli scienziati potrebbero utilizzare questo processo per capire meglio cosa porta alla fine alle interruzioni e alla fine per eseguire reazioni in cui le interruzioni sono meno probabili.

Un’altra applicazione riguarda le rappresentazioni visive dei modelli di radiazione del plasma. L’esecuzione di calcoli diretti a forza bruta, afferma Ferriera, può richiedere 20 minuti per ogni reazione. Al contrario, un altro modello del gruppo di ricerca di Ferreira può produrre immagini simili in pochi secondi o anche meno. È così veloce, Ferreira dice che un giorno potrebbe essere fatto durante un esperimento in tempo reale.

I ricercatori dell’Università di Washington, tra cui Kyle Morgan e Chris Hansen, hanno recentemente pubblicato uno studio che descrive in dettaglio un metodo che utilizza l’apprendimento automatico per prevedere il comportamento di un plasma. Il loro modello, che utilizza una tecnica statistica chiamata regressione, elimina essenzialmente scenari che portano a risultati senza senso, consentendo di utilizzare meno dati, meno potenza di calcolo e meno tempo. Hansen afferma che, sebbene il modello nello studio non funzioni abbastanza rapidamente da poter essere utilizzato durante un esperimento, pensa che alla fine potrebbe farlo. I ricercatori hanno pubblicato un altro studio recente che utilizzava una singola GPU per controllare un esperimento di fusione che in precedenza aveva richiesto diversi computer. Questo tipo di sistema potente, afferma Hansen, potrebbe eventualmente essere utilizzato per eseguire il modello abbastanza rapidamente da essere utile durante un esperimento.

Altri metodi possono essere utilizzati prima o dopo un esperimento. In un recente studio, Stefano Markidis, professore associato di informatica presso il KTH Royal Institute of Technology di Stoccolma, Svezia, insieme al suo collega Xavier Aguilar, ha creato un modello di deep learning che risolve uno dei passaggi computazionalmente più intensivi per determinare le informazioni su un plasma che calcola il suo campo elettrico. Il metodo era più veloce e, in alcuni casi, più accurato del metodo tradizionale che prevedeva equazioni matematiche complesse.

L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico non sono privi di svantaggi nei sistemi di fusione nucleare. Gli algoritmi di apprendimento automatico, in particolare i modelli di apprendimento profondo, sono “scatole nere”: non è sempre possibile sapere come un modello ottiene i suoi risultati. Ma lavorando con questi algoritmi, gli scienziati possono raccogliere frammenti di ciò che vedono questi modelli e imparare di più sulla fisica del plasma e della fusione.

“Alla fine della giornata, saranno le nostre menti che [risolveranno] il problema della fusione”, dice. “È solo una questione di strumenti che utilizziamo e l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico saranno uno strumento chiave”.

FONTE



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