Sức mạnh của các vì sao trên Trái đất: Các nhà khoa học Hoa Kỳ giải mã được mã phản ứng tổng hợp hạt nhân để đạt được nhiều năng lượng hơn
Nhóm nghiên cứu liên tục xác thực dữ liệu bằng cách so sánh với các báo cáo nghiên cứu trước đây.
Lò phản ứng thử nghiệm nhiệt hạch quốc tế (ITER), lò phản ứng tổng hợp lớn nhất thế giới.
Một nhóm nghiên cứu từ Hoa Kỳ đang sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để giải mã hành vi hỗn loạn của plasma bên trong các thiết bị tổng hợp hạt nhân như ITER.
Nhóm nghiên cứu MIT tin rằng tương lai của phản ứng tổng hợp hạt nhân phụ thuộc vào việc hiểu được những bí ẩn của plasma. Do đó, họ đang sử dụng các mô phỏng tăng cường AI để giúp nghiên cứu phản ứng tổng hợp của họ đi đúng hướng và cũng tìm ra những cách hiệu quả hơn để tạo ra năng lượng từ nó.
Tiến sĩ Nathan Howard '12, một nhà khoa học nghiên cứu chính tại Trung tâm khoa học và tổng hợp plasma MIT (PSFC) cho biết: "Cả khoa học và lời hứa chung về phản ứng tổng hợp như một nguồn năng lượng sạch đều thực sự thú vị".
Howard là thành viên của nhóm Mô hình tích hợp thí nghiệm tổng hợp từ tính (MFE-IM) tại PSFC. Họ làm việc cùng với trưởng nhóm MFE-IM Pablo Rodriguez-Fernandez để dự báo hiệu suất của một công nghệ hoặc cấu hình nhất định trước khi nó được thử nghiệm trong môi trường tổng hợp hạt nhân thực tế, cho phép đưa ra những lựa chọn thiết kế thông minh hơn.
Nhóm liên tục xác thực dữ liệu bằng cách so sánh với các báo cáo nghiên cứu trước đây - để các mô phỏng của họ dựa trên thực tế.
Trong một bài báo được công bố gần đây, Howard giải thích cách ông sử dụng các mô phỏng có độ phân giải cao để dự đoán hiệu suất của ITER đang được xây dựng ở miền Nam nước Pháp khi được bật.
Lợi ích của nghiên cứu mô phỏng AI về tổng hợp hạt nhân
Bài báo do nhóm công bố cũng mô tả cách một thiết lập vận hành khác nhau có thể tạo ra lượng năng lượng đầu ra gần như tương đương nhưng với lượng năng lượng đầu vào ít hơn. Phát hiện này có thể ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả của các thiết bị tổng hợp nói chung.
Nhóm của Howard sử dụng CGYRO - một mã máy tính do các cộng sự của nhóm tại General Atomics phát triển.
Theo thông cáo báo chí của MIT, CGYRO áp dụng một mô hình vật lý plasma phức tạp cho một tập hợp các điều kiện vận hành tổng hợp đã xác định. Mặc dù tốn nhiều thời gian nhưng nó tạo ra các mô phỏng rất chi tiết về cách plasma hoạt động ở các vị trí khác nhau trong thiết bị tổng hợp hạt nhân.
Sau đó, các mô phỏng được chạy qua khuôn khổ PORTALS - một tập hợp các công cụ được Rodriguez-Fernandez phát triển tại MIT.
“PORTALS thực hiện các lần chạy [CGYRO] có độ trung thực cao và sử dụng máy học để xây dựng một mô hình nhanh được gọi là 'người thay thế' có thể mô phỏng kết quả của các lần chạy phức tạp hơn, nhưng nhanh hơn nhiều”, Rodriguez-Fernandez tuyên bố. “Phương pháp dự đoán trước này cho phép chúng tôi tạo ra các plasma hiệu quả hơn trong một thiết bị như ITER”.
Nếu độ chính xác của người thay thế không tạo ra kết quả phù hợp với CGYRO, thì nó sẽ được chạy lại để tinh chỉnh.
“Điều tuyệt vời là, sau khi bạn đã xây dựng được một mô hình [người thay thế] được đào tạo tốt, bạn có thể sử dụng nó để dự đoán các điều kiện khác nhau, với nhu cầu về các lần chạy phức tạp đầy đủ giảm đi rất nhiều”, ông tuyên bố.
Các đại diện được đào tạo đầy đủ đã được sử dụng để khám phá cách các kết hợp đầu vào khác nhau có thể ảnh hưởng đến hiệu suất dự đoán của ITER.
Kết quả về hiệu suất của ITER
Theo thông cáo báo chí, sử dụng 14 lần lặp lại của CGYRO, Howard đã có thể xác nhận rằng cấu hình kịch bản cơ sở hiện tại có thể đạt được công suất đầu ra cao hơn 10 lần so với đầu vào vào plasma.
Howard tuyên bố "Mô hình chúng tôi thực hiện có lẽ là độ trung thực cao nhất có thể tại thời điểm này và gần như chắc chắn là độ trung thực cao nhất đã được công bố".
Mô hình CGYRO được tăng cường đại diện cho thấy nhiệt độ của lõi plasma — và do đó là các phản ứng nhiệt hạch — không bị ảnh hưởng quá nhiều bởi đầu vào công suất thấp hơn; đầu vào công suất thấp hơn đồng nghĩa với hoạt động hiệu quả hơn.
