Bəzi termoyadro birləşmə sistemlərində günəşin nüvəsindən daha isti hissəciklər saniyənin bir neçə mində biri qədər qısa müddətdə qeyri-sabit hala gələ bilər. Bu, insan operatorunun reaksiya verməsi üçün çox sürətlidir. ABŞ Enerji Departamentinin (DOE) Prinston Plazma Fizikası Laboratoriyasının (PPPL) və Prinston Universitetinin tədqiqatçıları, ciddi təhlükəsizlik nəzarətini təmin edərkən və sistemin məqsədlərini təyin etmək üçün insanları məsuliyyətə cəlb edərkən, bu sürətli qərarlar qəbul etmək üçün süni intellektdən (Sİ) istifadə edən yeni bir proqram təminatı çərçivəsi hazırlayıblar.

Çərçivə PACMAN (MAchiNe öyrənməsindən istifadə edərək Prediction And Control üçün yeni bir qısaltma) adlanır. Tədqiqatçılar onu beş ayrı təcrübədə real birləşmə sistemində uğurla sınaqdan keçiriblər. Onun dizaynı və ilkin nəticələri Nuclear Fusion jurnalında dərc olunmuş yeni bir məqalədə təsvir olunub .

Süni intellekt Fusion-un Millisaniyəlik Çətinliklərinə Qarşı Mübarizə Aparır

Füzyon, faktiki olaraq limitsiz elektrik enerjisi təmin etmək potensialına malikdir. Tədqiqatçılar, tokamak kimi tanınan maşınlar da daxil olmaqla, Yer kürəsində füzyonu praktik hala gətirmək üçün bir neçə yanaşma araşdırırlar. Bu cihazlar, tez-tez maddənin dördüncü halı adlanan elektrik yüklü qaz olan plazmanı məhdudlaşdırmaq üçün güclü maqnit sahələrinə əsaslanır.

Füzyonun uğurla davam etməsi üçün plazma isti, sıx və sabit qalmalıdır. Bu, tokamakın istilik avadanlığı, maqnitlər və qaz enjektorları kimi sistemlərdə tez-tez tənzimləmələr tələb edir. Plazmadakı nisbətən kiçik pozuntular, yəni qeyri-sabitliklər belə, millisaniyə ərzində böyüyə və füzyonun reaksiyasını poza bilər.

Plazma davranışını proqnozlaşdırmaq da digər böyük bir çətinlikdir. Qabaqcıl kompüter simulyasiyalarının tamamlanması günlərlə və hətta aylarla çəkə bilər. Bu alətlər gələcək təcrübələrin planlaşdırılması üçün dəyərli olsa da, bütün test cəmi bir neçə dəqiqə davam edə biləcəyi üçün real vaxt rejimində təcrübəyə rəhbərlik etmək üçün çox yavaşdırlar.

Princeton Universiteti və PPPL-in birgə proqramı olan Plazma Fizikası üzrə Princeton Proqramının aspirantı, həmmüəllif Hiro Farre Kaga bildirib ki, “Bu, bir ildən sonra növbəti təcrübəyə hazırlaşmaq üçün əladır, lakin nəzarət üçün anında qərar verən modellərə ehtiyacımız var.” “Maşın öyrənmə modelləri plazma davranışını çox yaxşı təsvir edə bilər və ən əsası, onlar plazmanı millisaniyəlik ölçülərdə modelləşdirməyin yeganə yoludur. Bu modellərin sürəti nəzarət üçün əsasdır.”

Birdən çox süni intellekt modelini tək bir birləşmə sisteminə gətirmək

Maşın öyrənməsi artıq füzyon plazmalarını idarə etmək üçün əhəmiyyətli potensial göstərib. Lakin əvvəlki bir çox səylər fərqli modellərin birlikdə işləməsini asanlaşdıracaq ortaq bir çərçivə olmadan fərdi olaraq inkişaf etdirilib. Füzyon sistemləri birdən çox model tələb edir, çünki maşının və plazmanın müxtəlif hissələri eyni vaxtda izlənilməli və idarə olunmalıdır.

PACMAN bu ortaq quruluşu təmin etmək üçün hazırlanmışdır.

Prinston Universitetinin Mexanika və Aerokosmik Mühəndislik Bölməsinin aspirantı və məqalənin həmmüəllifi Endi Rotşteyn dedi: “Biz bu çərçivəni modellərin ünsiyyət qura bilməsi, həmin modellərdən əldə edilən nəticələr paylaşıla bilməsi və vahid inteqrasiya olunmuş sistemdə maraqlı fizika ilə məşğul ola bilməyimiz üçün hazırladıq”.

Sistem, bir neçə maşın öyrənmə modelini bir insanın edə biləcəyindən daha sürətli işləyən təkrarlanan idarəetmə döngəsində birləşdirir.

Rotşteyn dedi: “Həqiqətən diqqətli insan operatoru saniyələr sırası ilə cavab verə bilər. Bütün PACMAN çərçivəsi adətən təxminən 20 millisaniyə ərzində işləyir və bir dəfə də olsun işləmir. O, təkrar-təkrar işləyir. O, plazmada baş verən kiçik şeyləri görə və insanın heç vaxt edə bilməyəcəyi şəkildə tənzimlənə bilir.”

PACMAN Tokamakı necə idarə edir

PACMAN, dörd stansiyası olan montaj xətti kimi fəaliyyət göstərir. Bu, tokamakdan temperatur, sıxlıq və maqnit siqnalları da daxil olmaqla canlı ölçmələri toplamaqla başlayır. Daha sonra sistem bu oxunuşları səhvlərə görə yoxlayır və onları tək bir paketdə birləşdirir.

Daha sonra süni intellekt modelləri lazım olan ölçmələri seçir və plazmanın hazırda nə etdiyini və ya bundan sonra nə edəcəyini qiymətləndirmək üçün onlardan istifadə edir. Nəzarətçilər bu proqnozları götürür və istilik şüasının gücünü artırmaq kimi hansı tədbirlərin görülməli olduğunu müəyyən edirlər.

Son mərhələdə PACMAN kontrollerlərdən gələn hər hansı bir ziddiyyətli təlimatları həll edir, ciddi aparat təhlükəsizliyi limitlərini tətbiq edir və təsdiq edilmiş əmrləri tokamaka göndərir. Modellər və kontrollerlər müstəqil şəkildə işlədiyindən, alimlər çərçivənin qalan hissəsini pozmadan yeni komponentlər təqdim edə bilərlər.

Süni intellekt əsl füzyon maşınında sınaqdan keçirilib

Tədqiqatçılar San Dieqoda DOE-nin DIII-D Milli Füzyon Qurğusu tokamakından istifadə edərək beş təcrübədə PACMAN-ın çevikliyini nümayiş etdirdilər.

Bu testlər zamanı PACMAN:

• Gücləndirmə öyrənməsi kimi tanınan sınaq və səhv yanaşması ilə öyrədilmiş süni intellekt modelinə istilik sistemlərini tam nəzarətə götürməyə imkan verdi.
• Plazmanın kənarından qəfil enerji partlayışları proqnozlaşdırıldı.
• Sürətli hissəciklər tərəfindən idarə olunan plazma dalğalarının aşkarlanması və idarə olunması.
• Plazmanın sıxlığını və fırlanmasını tədqiqatçılar tərəfindən müəyyən edilmiş hədəflərə uyğunlaşdırdı.
• Qırılma rejimi adlanan qeyri-sabitliyi proqnozlaşdırdı və baş verməzdən əvvəl dayandırdı.

Cırılma rejimi təcrübəsi sistemin ən açıq potensial üstünlüklərindən birini göstərdi. Adi nəzarətçilər bu qeyri-sabitliyi artıq başlamamış müəyyən edə bilməzlər.

Farre Kaga dedi: “Sonra onlar bunu yatırmağa çalışırlar və bu, performansın çox aşağı düşməsinə səbəb ola bilər. Təqdim etdiyimiz təcrübələrdən birində maşın öyrənmə modeli cırılma rejimini təxminən 200 millisaniyə əvvəlcədən proqnozlaşdırır, buna görə də plazma əvvəlcə bunun qarşısını almaq üçün dəyişdirilə bilər.”

PACMAN həmçinin DIII-D-nin altı girotronunun hamısını (plazmanı güclü mikrodalğalı şüalarla qızdıran sistemlər) eyni anda koordinasiya edə bildi. Tədqiqatçılar tərəfindən əvvəlcədən seçilmiş mürəkkəb hədəflərə çatmaq üçün çərçivə girotronların gücünü tənzimləyərək güzgülərinin yerini real vaxt rejimində dəyişdirdi.

Farre Kaga dedi: “Əvvəllər bu optimal həlli tapmaq üçün heç bir alqoritm yox idi. Zərbə başa çatdıqda və məlumatlara baxdıqda, o, tam olaraq ümid etdiyimiz şeyi edirdi, eyni zamanda hədəfə çatmaq üçün altısının hamısını optimal şəkildə hərəkət etdirirdi.”

İnsanların Hələ də Nəzarətdə Olduğu Daha Sürətli Füzyon Təcrübələri

Rotşteyn ən təəccüblü nəticələrdən birinin PACMAN-ın əlavə süni intellekt modellərinin tətbiqini nə qədər sürətli şəkildə mümkün etməsi olduğunu söylədi. Çərçivənin hazırlanması və ilk modelini quraşdırmaq aylarla iş tələb etdi.

“Sonra ikinci modeli tətbiq etməyə başladıq və bu, bir neçə gün çəkdi. Test daha asan oldu və səhvlər daha az oldu”, – deyə o bildirib. “DIII-D ilk növbədə tədqiqat maşınıdır və bəzən işlər gözlədiyiniz kimi getmir. Bir həftə ərzində bir modeli tətbiq edə bilirsinizsə, onu yenidən məşq etdirib növbəti həftə yenisini tətbiq edə bilərsiniz. Bu, əvvəllər mümkün olmayan təkrarlamaya imkan verir.”

Tədqiqatçılar vurğulayırlar ki, çərçivə insanları nüvə birləşməsi təcrübələrindən kənarlaşdırmaq üçün nəzərdə tutulmayıb. PACMAN, süni intellekt modelinin tövsiyələrindən asılı olmayaraq, aparat təhlükəsizliyi məhdudiyyətlərini tətbiq edir və fiziklər hər təcrübədən sonra nəticələri araşdırırlar ki, növbəti sınaqdan əvvəl kontrollerləri təkmilləşdirə bilsinlər.

Farre Kaga dedi: “Kontrollerləriniz nə qədər mürəkkəb olsa da, sonda həmin idarəetmə üçün parametrləri təyin edən insan operatorudur”.

Gələcək Füzyon Maşınları üçün Çevik Süni İntellekt Platforması

PACMAN-ın modul quruluşu onu DIII-D-dən kənarda da faydalı edə bilər. Tərtibatçılar hesab edirlər ki, çərçivə, hələ dizayn edilməmiş termoyadro maşınları da daxil olmaqla, müxtəlif formalı, ölçülü və alətli tokamaklar üçün uyğunlaşdırıla bilər.

“PACMAN, süni intellekt alqoritmlərinin bir araya gətirilə biləcəyi çevik bir quruluşdan istifadə edir. Sistemin qalan hissəsinə toxunmadan yenisini əlavə edə, birini dəyişdirə və ya bir neçəsini eyni anda işə sala bilərsiniz”, – deyə Andlinger Enerji və Ətraf Mühit Mərkəzi və PPPL ilə birgə təyin olunmuş Princeton Universitetinin mexaniki və aerokosmik mühəndislik üzrə dosenti Egemen Kolemen bildirib. “Məhz bu modulluq süni intellekt plazma idarəetməsini birdəfəlik nümayişlərdən bütün termoyadroviziya icmasının qura biləcəyi infrastruktura çevirir.”

Məqalədəki digər müəlliflər arasında PPPL-dən Rikardo Şuşa , Keyt Erickson və SangKyeun Kim , Prinston Universitetindən Cəlaləddin Butt, Peter Steiner və Azarakhsh Jalalvand və Yaponiyanın Kvant Elmi və Texnologiyası Milli İnstitutlarından Takuma Vakatsuki var .

Tədqiqat, DE-FC02-04ER54698, DE-SC0015480 və DE-AC02-09CH11466 mükafatları çərçivəsində DIII-D Milli Füzyon Mexanizmindən istifadə edərək Energetika Nazirliyinin Elm İdarəsi və DGE-2039656 qrantı çərçivəsində Milli Elm Fondunun Məzun Tədqiqat Təqaüdü tərəfindən dəstəklənib.