นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด (Harvard University) ห้องปฏิบัติการ Plasma Physics Laboratory จากมหาวิทยาลัยพรินซ์ตัน (Princeton University) และกระทรวงพลังงานสหรัฐอเมริกากำลังร่วมมือกันเพื่อจำลองพลังงานของดวงอาทิตย์ให้อยู่ในรูปแบบของพลังงานฟิวชัน โดยกระบวนการนั้นจะเป็นการให้ความร้อนกับนิวเคลียสของอะตอมแสงเพื่อสร้างพลาสมาที่ประกอบไปด้วยอนุภาคไอออไนซ์ (ionized particle) ในระดับหลายล้านองศา อย่างไรก็ดี พลาสมาที่ถูกสร้างขึ้นมานั้นจะร้อนเกินไปและไม่เสถียรสำหรับวัสดุต่างๆ ที่จะกักเก็บมันไว้ ด้วยเหตุนี้ เพื่อช่วยให้แก้ไขปัญหาดังกล่าว นักวิจัยจึงออกแบบเครื่องปฎิกรณ์กักเก็บพลาสมา Tokamak Fusion Reactor ที่สามารถเก็บกักพลาสมาลงไปในศูนย์กลางของอุปกรณ์ที่เป็นรูปร่างเหมือนโดนัทที่ประกอบไปด้วยสนามแม่เหล็กได้ โดยใช้ระบบ AI เพื่อเร่งการดำเนินการได้
ในนิตยสาร Nature ที่ได้มีการตีพิมพ์เมื่อสัปดาห์ก่อนนั้น ทีมงานได้อธิบายว่าพวกเขาสามารถใช้เฟรมเวิร์ก TensorFlow เพื่อสร้างระบบ deep learning มาใช้ทำนายการ distrupion ที่สามารถหยุดปฏิกิริยาฟิวชันและการทำลาย Tokamak ที่เป็นตัวฐานของปฏิกิริยาได้ โดยโค้ด deep learning นั้นเรียกว่า Fusion Recurrent Neural Network นั้นถูกเทรนมาจากข้อมูลมากกว่า 2 TB
“พลังงานฟิวชันนิวเคลียร์ที่ได้มาจาก Tokamak Reactor ที่ใช้พลังแม่เหล็กในการกักเก็บนั้นสามารถที่จะสร้างพลังงานที่สะอาดและยั่งยืนได้” นักวิจัยเขียนไว้ในงานตีพิมพ์
“การเทรนโครงข่าย deep learning นั้นมีปัญหาเรื่องการประมวลผลที่ค่อนข้างหนักหน่วง ซึ่งต้องการการใช้เครื่องประมวลผลที่มีประสิทธิภาพสูง” คุณ Alexey Svyatkovskiy นักเขียนร่วมในงานวิจัยผู้ที่ช่วยแปลงอัลกอริทึมให้กลายเป็นโค้ดที่ใช้งานจริง และตอนนี้อยู่ที่ Microsoft ได้กล่าว “พวกเราคัดลอกโครงข่าย Neural Network มาประมวลผลกับ processor จำนวนมากเพื่อให้สามารถประมวลผลได้อย่าง parallel ที่มีประสิทธิภาพได้” เขากล่าว
โดยซอฟต์แวร์นั้นสามารถทำนายการ disruption ได้ภายในเวลา 30 มิลลิวินาที เพื่อใช้ในเครื่องปฎิกรณ์ International Thermonuclear Experimental Reactor (ITER) ที่มีมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์
“ITER นั้นมุ่งเน้นที่จะเป็นเครื่องปฎิกรณ์ตัวแรกที่จะสามารถสร้างพลังงานจากการฟิวชันได้มากกว่าการใส่ความร้อนเข้าไปในพลาสมา” นักวิจัยกล่าว “ผลลัพธ์ที่เริ่มต้นขึ้นมาเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของระบบ deep learning ที่ ที่สามารถเร่งความคืบหน้าในวิทยาศาสตร์การฟิวชันพลังงาน และช่วยให้เข้าใจและทำนายเกี่ยวกับระบบทางฟิสิกส์ที่ซับซ้อนขึ้นได้”
Source : https://news.developer.nvidia.com/ai-accelerates-efforts-to-develop-clean-fusion-energy/