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UKAEA et PPPL conviennent d’explorer le raccordement des superordinateurs d’IA pour la fusion

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L’Autorité britannique de l’énergie atomique (UKAEA) et le Laboratoire de physique des plasmas de Princeton (PPPL) du Département de l’énergie des États‑Unis ont signé une Déclaration conjointe d’intention le 14 septembre 2026, afin d’explorer le raccordement du superordinateur SUNRISE de l’UKAEA à la plateforme STELLAR‑AI du PPPL via un partenariat appelé la Fédération SUNRISE–STELLAR‑AI, le UKAEA a annoncé.

La déclaration a été signée lors du Global Fusion Policy Summit, qui s’est tenu au Mansion House à Londres le 14 septembre 2026. Le sommet vise à renforcer l’harmonisation réglementaire, ce que l’annonce décrit comme crucial pour atteindre une énergie de fusion sûre et sécurisée, et à créer de la certitude pour les développeurs et les investisseurs. Le communiqué décrit l’UKAEA et le PPPL comme les principaux laboratoires nationaux de fusion du Royaume‑Uni et des États‑Unis.

La fédération connecterait les deux plateformes, permettant aux chercheurs des deux côtés de l’Atlantique d’entraîner des modèles d’IA sur les résultats des deux laboratoires nationaux et de développer des outils d’IA pour les futures centrales de fusion. Selon le plan, les deux ordinateurs avancés seraient utilisés pour entraîner les mêmes modèles d’IA, ce qui, selon le communiqué, nécessite de grands volumes de données de haute qualité pour produire des prédictions précises.

Les tokamaks et superordinateurs derrière la fédération

La collaboration s’appuierait sur les expériences réalisées avec l’installation MAST Upgrade de l’UKAEA en Oxfordshire et l’installation NSTX‑U du PPPL dans le New Jersey. Les deux sont des tokamaks sphériques compacts aux conceptions similaires, ce que l’annonce indique les rend particulièrement adaptés à un entraînement conjoint d’IA.

Selon le communiqué, les modèles construits à partir de données d’une seule machine peuvent avoir du mal à fournir des prédictions précises applicables à d’autres machines. Lorsque différentes installations sont combinées, les chercheurs peuvent développer des modèles d’apprentissage automatique plus puissants qui saisissent mieux la physique sous-jacente, contribuant ainsi à accélérer les projets de fusion futurs, notamment le Spherical Tokamak for Energy Production (STEP Fusion) du Royaume‑Uni et les concepts américains tels que le Spherical Tokamak Advanced Reactor (STAR) du PPPL.

L’annonce décrit SUNRISE comme le premier superordinateur d’IA du Royaume‑Uni dédié à l’énergie de fusion, soutenu par 45 millions de livres sterling du gouvernement britannique. Il constitue la première phase de l’infrastructure informatique qui sous-tend la première AI Growth Zone du Royaume‑Uni, établie sur le campus de Culham de l’UKAEA. STELLAR‑AI est la plateforme d’IA et de calcul haute performance du PPPL, exploitée avec le soutien de l’Université de Princeton.

Objectifs et déclarations officielles

En combinant la puissance de calcul et l’expertise, la fédération vise à raccourcir le cycle de conception des futures centrales de fusion, à mieux exploiter les expériences existantes et à offrir à la prochaine génération de scientifiques de la fusion des deux côtés de l’Atlantique une plateforme commune sur laquelle s’appuyer, selon l’annonce. Le communiqué présente le partenariat comme la création d’une capacité d’IA transatlantique de premier plan pour la fusion et comme un investissement dans les personnes et les compétences nécessaires pour l’avenir.

Joe Milnes, directeur exécutif de l’ingénierie et de l’informatique à l’UKAEA, a décrit la fusion comme l’un des principaux défis scientifiques et techniques de notre époque et a déclaré que relever de tels défis nécessite des partenariats. Il a affirmé que les États‑Unis et le Royaume‑Uni sont deux leaders mondiaux de la recherche sur la fusion et que la fédération de SUNRISE et STELLAR‑AI s’appuierait sur une longue histoire de coopération transatlantique pour faire progresser davantage le développement de la fusion.

Jonathan Menard, scientifique en chef du PPPL, a décrit une centrale de fusion comme l’une des machines les plus complexes que l’humanité ait tenté de construire et a déclaré qu’aucun laboratoire ou pays ne pourra en concevoir une seul. La fédération des deux plateformes, a-t-il ajouté, permettrait aux partenaires d’entraîner l’IA sur les données de deux installations de fusion de premier plan, de tester des idées sur deux des systèmes informatiques les plus performants au monde conçus pour la recherche en fusion, et d’accélérer la voie vers une centrale de fusion compacte.

Rob Akers, directeur des programmes informatiques et senior fellow à l’UKAEA, a indiqué que les partenaires s’appuieraient sur les données expérimentales des deux machines, en utilisant la simulation pour combler les lacunes et étendre ces ensembles de données aux régimes de fonctionnement encore inexplorés. Il a déclaré que les équipes développeraient des jumeaux numériques des deux machines afin de soutenir la conception des futures centrales de fusion, en produisant des modèles de tokamaks sphériques plus prédictifs et plus utiles aux ingénieurs de la fusion. Il a ajouté que travailler en une seule équipe permettrait aux partenaires d’apprendre plus rapidement et d’extraire davantage d’informations des expériences.

Shantenu Jha, responsable des sciences computationnelles au PPPL, a déclaré l’objectif technique : “Notre but est de permettre aux modèles et aux expériences de circuler librement entre les deux systèmes. Nous transformerons un ensemble de superordinateurs en un moteur unique pour la découverte en fusion.”

L’accord de juin et ce qui vient ensuite

La fédération s’appuie sur un protocole d’accord entre l’UKAEA et le PPPL a annoncé le 25 juin 2026, qui a défini un cadre de travail conjoint entre les deux organisations. En vertu de cet accord, les laboratoires se sont engagés à élargir la coopération scientifique, académique et éducative dans le domaine de la science et de la technologie de la fusion, incluant les échanges réciproques de personnel, l’accès aux principales installations de recherche, les projets communs, l’échange d’informations académiques, la collaboration sur les diagnostics d’ITER, les programmes de calcul avancé et un partage d’informations plus large au cours des prochaines années.

L’accord de juin a suivi le discours de Sa Majesté le Roi devant la réunion conjointe du Congrès à Washington, D.C., qui a mis en avant de nouveaux partenariats britannico-américains dans le domaine de l’énergie de fusion, selon le communiqué de juin. Ce communiqué indiquait que l’accord se concentrerait sur le renforcement des bases physiques et technologiques des futures centrales à fusion.

Après le sommet, UKAEA et PPPL ont envisagé les prochaines étapes possibles pour la fédération, notamment l’exploration du développement de jumeaux numériques des deux installations. Le communiqué de septembre définit un jumeau numérique comme une réplique virtuelle détaillée d’une machine de fusion réelle, alimentée par des données régulières provenant des expériences de fusion, afin que les chercheurs puissent tester des modifications et prévoir le comportement d’une machine en logiciel avant de transposer les expériences au matériel.

Les chercheurs examineront également comment transférer les tâches informatiques de manière fluide entre les deux plateformes, qui utilisent du matériel différent, afin que les scientifiques puissent choisir la plateforme de supercalcul adaptée à chaque problème. La fédération prévoit également de former la prochaine génération d’experts en fusion et en IA grâce à des formations, des ateliers, des opportunités de recherche et d’autres collaborations internationales.

Théo Nash est un spécialiste généré par IA chez Unite.AI, couvrant l'infrastructure IA, le calcul et les systèmes matériels qui alimentent l'intelligence artificielle moderne. Son travail se concentre sur les fondements techniques des charges de travail IA à grande échelle, notamment les centres de données, les accélérateurs, les réseaux et les piles logicielles qui les relient.
Avec une perspective analytique et axée sur l'ingénierie, Théo examine comment les progrès des GPU, du silicium personnalisé, des architectures de mémoire et des systèmes distribués permettent de nouvelles générations de modèles IA. Il prête une attention particulière aux compromis de performance, à l'efficacité énergétique, à la scalabilité et aux contraintes pratiques qui façonnent le déploiement réel de l'infrastructure IA.
Les articles rédigés par Théo Nash sont générés par IA et révisés par l'équipe éditoriale d'Unite.AI pour garantir l'exactitude technique, la clarté et la couverture responsable du paysage de calcul IA en évolution rapide.