Команда ученых из Управления по атомной энергии Великобритании (UKAEA), Университета Иоганна Кеплера в Линце и компании Emmi AI разработала инструмент на базе искусственного интеллекта – GyroSwin. Он способен создавать симуляции процессов в термоядерном реакторе до 1000 раз быстрее традиционных вычислительных методов, что открывает новую страницу в разработке энергетики будущего.
Управляемый термоядерный синтез считается перспективной технологией для устойчивого и безуглеродного энергоснабжения. Для его достижения необходимо удерживать плазму, нагретую до экстремальных температур, с помощью мощных магнитов. Одной из ключевых проблем на этом пути является турбулентность внутри плазмы, которую для эффективного контроля требуется точно моделировать.
Ранее специалисты по физике плазмы полагались на сложнейшие численные симуляции, известные как пятимерная (5D) гирокинетика. Этот подход учитывает три пространственных измерения и два дополнительных, описывающих скорости частиц в плазме. Такие 5D-расчеты требуют огромных мощностей суперкомпьютеров, а сами симуляции, активно просчитывающие сложную динамику плазмы, могут занимать дни и даже недели, что значительно замедляет циклы проектирования и разработки.
GyroSwin использует новейшие методы искусственного интеллекта, чтобы «изучить» динамику 5D-симуляций. Для обучения нейросети было использовано шесть терабайт данных. В результате созданные суррогатные модели способны выполнять расчеты за секунды, в отличие от часов или даже дней, которые требовались ранее. Такая скорость позволяет гораздо быстрее и гибче прогнозировать турбулентность плазмы, что имеет решающее значение для оптимизации конструкций термоядерных установок.
«Проектирование, разработка и эксплуатация термоядерной электростанции потребуют миллионов симуляций плазмы, – отметил Роб Экерс, директор по вычислительным программам в UKAEA. – Сокращение времени выполнения расчетов с часов или дней до минут или секунд – при сохранении достаточной точности – будет иметь важное значение для решения этой задачи. Поэтому новаторские инструменты на основе ИИ, такие как GyroSwin, демонстрируют огромный потенциал для кардинального сокращения времени и затрат».
Обработка пятимерных данных ранее никогда не выполнялась с помощью суррогатной модели на базе ИИ. Как отмечают в UKAEA, GyroSwin превосходит другие методы искусственного интеллекта, с которыми его сравнивали. Это стало возможным благодаря тому, что алгоритм сохраняет ключевую физическую информацию о плазме, включая масштабы флуктуаций и сдвиговые течения, способные снижать турбулентность. Все это крайне важно для физической интерпретируемости результатов моделирования.
«Мы любим научные вызовы, и создание моделей ИИ, ускоряющих 5D-гирокинетические симуляции, безусловно, является одной из самых сложных задач, – поделился Йоханнес Брандштеттер, профессор Университета Иоганна Кеплера и главный научный сотрудник Emmi. – Мы очень гордимся тем, как далеко продвинулись в этом сотрудничестве, но понимаем, что это лишь верхушка айсберга».
Теперь UKAEA исследует, как можно применить передовые возможности GyroSwin для электростанций следующего поколения, таких как британский проект сферического токамака для производства энергии (STEP). Для оптимизации сценариев работы плазмы в рамках этого проекта могут потребоваться миллионы симуляций с количественной оценкой неопределенностей. Поскольку для условий работы электростанции в модели закладывается все более сложная физика, моделирование становится еще более длительным, что делает ускорение расчетов жизненно необходимым.
Проект GyroSwin был частично профинансирован международным компонентом правительственной программы Великобритании Fusion Futures Programme.
