Wesprzyj

Innowacje

Sztuczna inteligencja

TORAX: symulator plazmy fuzyjnej

Ilustracyjne zdjęcie stockowe wnętrza Joint European Torus, tokamaka w Anglii, czyli innej maszyny niż SPARC.

Ilustracyjne zdjęcie stockowe wnętrza Joint European Torus, tokamaka w Anglii, czyli innej maszyny niż SPARC.

Zdjęcie: Kevan, za pośrednictwem Wikimedia Commons, licencja Creative Commons Uznanie autorstwa 2.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/2.0/). Strona pliku: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Joint_European_Torus_(6055833306).jpg

Sztuczna inteligencja Badania

Czym jest

Energetyka fuzyjna dąży do łączenia lekkich atomów w gazie rozgrzanym do ponad 100 milionów stopni Celsjusza, zwanym plazmą, którą pola magnetyczne utrzymują wewnątrz maszyny w kształcie obwarzanka, zwanej tokamakiem. Przed uruchomieniem takiej maszyny inżynierowie przewidują za pomocą symulacji komputerowych, jak przez plazmę przemieszczają się ciepło, prąd elektryczny i cząstki. TORAX jest symulatorem jądra plazmy, który Google DeepMind udostępniło na otwartej licencji w maju 2024 roku. Napisano go tak, że komputer może wyliczyć, jak mała zmiana dowolnego ustawienia wpłynie na wynik; dzięki temu nadaje się do automatycznego szukania dobrych ustawień i do trenowania sztucznej inteligencji. 16 października 2025 roku DeepMind i Commonwealth Fusion Systems, firma budująca w stanie Massachusetts tokamak SPARC, ogłosiły partnerstwo badawcze. Według Google DeepMind TORAX stał się już centralnym narzędziem codziennej pracy symulacyjnej Commonwealth Fusion Systems nad SPARC.

Dlaczego to ważne

Tokamak ma wiele ustawień, takich jak prądy w magnesach, wtrysk paliwa i moc grzania, a znalezienie najlepszego zestawu ręcznie trwa długo. DeepMind i Commonwealth Fusion Systems opisują miliony wirtualnych eksperymentów w TORAX przed włączeniem SPARC, aby zespół mógł zacząć od obiecujących planów. SPARC chce być pierwszą maszyną fuzji magnetycznej, która uzyska z fuzji więcej energii, niż zużywa na jej podtrzymanie. Partnerzy badają też uczenie przez wzmacnianie, czyli sposób, w którym program komputerowy uczy się metodą prób i nagród, aby zarządzać ciepłem, które SPARC będzie wydzielać na swoje ściany. Ponieważ TORAX jest otwarty, inne zespoły fuzyjne mogą korzystać z tego samego narzędzia i je sprawdzać.

Jak to czytać

Cała ta praca dotyczy planowania i symulacji. Symulacja jest przewidywaniem, a jej wartość zależy od tego, jak dobrze zgadza się z prawdziwą maszyną. DeepMind podaje, że w trakcie prac będzie sprawdzać i kalibrować TORAX na dawnych danych z tokamaków i na bardziej szczegółowych symulacjach. Partnerstwo jest przedsięwzięciem badawczym, a sam SPARC nie wytworzył jeszcze plazmy: pod koniec sierpnia 2026 roku Commonwealth Fusion Systems napisało, że spodziewa się uruchomić SPARC w ciągu najbliższych miesięcy. Dwie daty łatwo pomylić: maj 2024 roku to udostępnienie symulatora, a 16 października 2025 roku to ogłoszenie partnerstwa.

Ograniczenia

TORAX opisuje jądro plazmy. Obejmuje przepływ ciepła i cząstek oraz prąd elektryczny, a dla części fizyki korzysta z prostszych modeli zastępczych; w opisie samego projektu napisano, że jeden z takich modeli obejmuje tylko ograniczone warunki. Nadal trzeba go sprawdzać doświadczeniami. SPARC nie wykazał jeszcze energii netto z fuzji, która jest jego celem. Prace nad sterowaniem są na wczesnym etapie: partnerzy piszą, że zaczynają od nauki rozprowadzania ciepła na ścianach maszyny, a szersze sterowanie w czasie rzeczywistym Google DeepMind opisuje jako możliwość na przyszłość. Wcześniejszy wynik DeepMind z 2022 roku pokazał, że uczenie przez wzmacnianie potrafi sterować magnesami tokamaka badawczego w Szwajcarii, ale była to inna maszyna i inne zadanie.

Źródła