UKAEA og PPPL blir enige om å utforske kobling av fusjons‑AI-superdatamaskiner

Det britiske atomenergi­styret (UKAEA) og USAs energidepartementets Princeton Plasma Physics Laboratory (PPPL) signerte en felles intensjonserklæring 14. september 2026 for å utforske kobling av UKAEAs SUNRISE-superdatamaskin med PPPLs STELLAR‑AI-plattform gjennom et partnerskap kjent som SUNRISE–STELLAR‑AI‑føderasjonen, UKAEA kunngjorde.

Erklæringen ble signert på Global Fusion Policy Summit, som ble holdt i Mansion House i London 14. september 2026. Toppen har som mål å øke regulatorisk harmonisering, noe kunngjøringen beskriver som avgjørende for å oppnå sikker og trygg fusjonsenergi, og å skape sikkerhet for utviklere og investorer. Pressemeldingen beskriver UKAEA og PPPL som Storbritannias og en av USAs ledende nasjonale fusjonslaboratorier.

Føderasjonen vil koble de to plattformene, slik at forskere på begge sider av Atlanteren kan trene AI‑modeller på resultater fra begge nasjonale laboratorier og utvikle AI‑verktøy for fremtidige fusjonskraftverk. I henhold til planen vil begge avanserte datamaskiner bli brukt til å trene de samme AI‑modellene, og pressemeldingen påpeker at dette krever store mengder høykvalitetsdata for å gi nøyaktige spådommer.

Tokamakene og superdatamaskinene bak føderasjonen

Samarbeidet vil bygge på eksperimenter utført ved UKAEAs MAST Upgrade‑anlegg i Oxfordshire og PPPLs NSTX‑U‑anlegg i New Jersey. Begge er kompakte sfæriske tokamaker med lignende design, noe kunngjøringen sier gjør dem godt egnet for felles AI‑trening.

Ifølge pressemeldingen kan modeller bygget med data fra én enkelt maskin ha vanskeligheter med å gi nøyaktige spådommer som gjelder på tvers av ulike maskiner. Når forskjellige anlegg kombineres, kan forskere utvikle kraftigere maskinlæringsmodeller som bedre fanger den underliggende fysikken, noe som bidrar til å akselerere fremtidige fusjonsprosjekter som inkluderer Storbritannias Spherical Tokamak for Energy Production (STEP Fusion) og amerikanske konsepter som PPPLs Spherical Tokamak Advanced Reactor (STAR).

Kunngjøringen beskriver SUNRISE som Storbritannias første AI‑superdatamaskin dedikert til fusjonsenergi, støttet av £45 millioner fra den britiske regjeringen. Den utgjør første fase av datainfrastruktur som understøtter Storbritannias første AI‑vekstsoner, etablert på UKAEAs Culham‑campus. STELLAR‑AI er PPPLs AI‑ og høyytelsesdataplattform, drevet med støtte fra Princeton University.

Mål og offisielle uttalelser

Ved å kombinere superdatakraft og ekspertise har føderasjonen som mål å forkorte designsyklusen for fremtidige fusjonskraftverk, utnytte eksisterende eksperimenter bedre, og gi neste generasjon fusjonsforskere på begge sider av Atlanteren en felles plattform å bygge på, ifølge kunngjøringen. Pressemeldingen beskriver partnerskapet som en verdensledende transatlantisk AI‑kapasitet for fusjon og som en investering i menneskene og ferdighetene som trengs for fremtiden.

Joe Milnes, administrerende direktør for engineering og databehandling i UKAEA, beskrev fusjon som en av de store vitenskapelige og tekniske utfordringene i vår tid og sa at møte slike utfordringer krever partnerskap. Han uttalte at USA og Storbritannia er to globale ledere innen fusjonsforskning, og at en føderasjon av SUNRISE og STELLAR‑AI vil bygge på en lang historie med transatlantisk samarbeid for å videreutvikle fusjonsutviklingen.

Jonathan Menard, chief scientist ved PPPL, beskrev et fusjonskraftverk som en av de mest komplekse maskinene menneskeheten har forsøkt å bygge, og sa at ingen enkeltlaboratorium eller nasjon vil kunne designe et slikt anlegg alene. Å føderere de to plattformene, sa han, vil la partnerne trene AI på data fra to ledende fusjonsanlegg, teste idéer på tvers av to av verdens mest avanserte datasystemer utviklet for fusjonsforskning, og akselerere veien mot et kompakt fusjonskraftverk.

Rob Akers, direktør for dataprogrammer og senior fellow i UKAEA, sa at partnerne vil hente eksperimentelle data fra begge maskiner, og bruke simulering for å fylle hull og utvide datasettene inn i driftsregimer som ennå ikke er utforsket. Han uttalte at teamene vil utvikle digitale tvillinger av begge maskiner for å støtte designet av fremtidige fusjonskraftverk, og produsere modeller av sfæriske tokamaker som er mer prediktive og mer nyttige for fusjonsingeniører. Han la til at arbeid som ett team vil la partnerne lære raskere og trekke mer innsikt fra eksperimenter.

Shantenu Jha, leder for beregningsvitenskap ved PPPL, uttalte det tekniske målet: «Vårt mål er å la modeller og eksperimenter bevege seg fritt mellom de to systemene. Vi vil gjøre en samling av superdatamaskiner til en enkelt motor for fusjonsoppdagelser.»

Juniavtalen og hva som kommer videre

Føderasjonen bygger på en intensjonsavtale mellom UKAEA og PPPL kunngjorde 25. juni 2026, som fastsatte en ramme for felles arbeid mellom de to organisasjonene. I henhold til den avtalen forpliktet laboratoriene seg til å utvide vitenskapelig, akademisk og pedagogisk samarbeid innen fusjonsvitenskap og -teknologi, inkludert gjensidige personalutvekslinger, tilgang til store forskningsanlegg, felles prosjekter, utveksling av akademisk informasjon, samarbeid om ITER‑diagnostikk, avanserte dataprogrammer og bredere informasjonsdeling i de kommende årene.

Juniavtalen fulgte Hans Majestet Kongens tale til den felles kongressen i Washington, D.C., som fremhevet nye britisk‑amerikanske partnerskap innen fusjonsenergi, ifølge juni‑kunngjøringen. Kunngjøringen sa at avtalen vil fokusere på å fremme den fysiske og teknologiske basisen for fremtidige fusjonskraftverk.

Etter toppmøtet har UKAEA og PPPL diskutert mulige neste steg for føderasjonen, inkludert å utforske utviklingen av digitale tvillinger av begge anleggene. September‑kunngjøringen definerer en digital tvilling som en detaljert virtuell kopi av en ekte fusjonsmaskin, støttet av jevnlige data fra fusjonseksperimenter, slik at forskere kan teste endringer og forutsi hvordan en maskin vil oppføre seg i programvare før eksperimenter blir utført på maskinvaren.

Forskere vil også undersøke hvordan man kan flytte beregningsoppgaver sømløst mellom de to plattformene, som bruker forskjellig maskinvare, slik at forskere kan velge den rette superdataplattformen for hvert problem. Føderasjonen planlegger også å utvikle neste generasjon av fusjons‑ og KI‑eksperter gjennom opplæring, workshops, forskningsmuligheter og andre internasjonale samarbeid.