Makine Öğrenimi Algoritmaları Nükleer Füzyon Reaktörlerinin Enerji Verimini Artırabilir

Sandia National Laboratories araştırmacıları yakın zamanda, nükleer füzyon reaktörlerinin enerji çıktısını iyileştirmek amacıyla tasarlanmış makine öğrenimi algoritmaları geliştirdiler. Araştırma ekibi, bir nükleer füzyon reaktörünün duvarları içindeki plazma ve malzemeler arasındaki etkileşimleri simüle etmek için AI algoritmalarını kullandı.

Nükleer bölünmeden farklı olarak, atomları ayırma işlemi yerine, füzyon reaksiyonları tarafından üretilen enerji, plazma oluşturulmasıyla enerji salınması yoluyla ortaya çıkar. Hidrojen atomları bir plazma bulutu oluşturmak için süper ısıtılır ve bu bulut, parçacıkların birbirleriyle çarpışması ve birleşmesi sonucu enerji salar. Bu süreç kaotiktir ve bilim adamları füzyon sürecini daha iyi kontrol edebilirlerse, nükleer füzyon reaktörleri tarafından üretilen kullanılabilir enerji miktarında önemli artışlar olabilir.

Bu problemi çözmeye çalışan araştırmacılara, bir nükleer reaktörün odası duvarlarının plazma bulutu ile nasıl etkileşime girdiği hakkında karmaşık simülasyonlar chạymaları gerekir.

Aidan Thompson’a göre, makine öğrenimi algoritmaları, olağanüstü karmaşık bir problemi çözmeyi mümkün kıldı. Thompson ve diğer araştırmacılar, Enerji Bakanlığı Bilim Ofisi tarafından, makine öğreniminin nükleer füzyon reaktörlerinin enerji çıktısını nasıl iyileştirebileceğini belirlemekle görevlendirildi. Şimdiye kadar, bu etkileşimlerin atom ölçekli simülasyonlarını gerçekleştirmek mümkün değildi. Makine öğrenimi sayesinde, plazma reaktörün tutma duvarlarına çarptığında oluşan birçok küçük değişiklik artık modellenebilir.

Makine öğrenimi algoritmaları, veri içinde desenler bulma konusunda uzmanlaşmıştır, bir nesneyi tanımlayan çeşitli özellikleri öğrenir. Makine öğrenimi algoritmaları, daha önce gördükleri desenleri, görmedikleri olayları sınıflandırmak için uygulayabildikleri için, füzyon sürecini optimize etmede gereken çok sayıda deneme yanılma işlemini ortadan kaldırmak için faydalı oldular. Thompson, bir füzyon odası içinde plazma oluşturulduğunda, reaktörün duvarları sürekli olarak helyum, hidrojen ve döteryum gibi elementlerin parçacıklarıyla çarpışır, bu elementler bir plazma bulutunu oluşturur. Plazma reaktörün tutma duvarlarına çarptığında, duvarları küçük ancak potansiyel olarak kritik şekillerde değiştirir. Duvarların bileşimi itself plazma bulutunu değiştirir. Bu tepkime döngüsü, Güneş’te bulunan sıcaklıklara yaklaşık olarak aynı sıcaklıklarda ve nanosaniye sürer. Bu süreci optimize etmek, reaktör duvarlarının bileşenlerini değiştirme ve ardından sonuçların nasıl değiştiğini doğrudan ölçme sürecini içerir.

Thompson ve diğer araştırmacılar, kuantum mekaniği hesaplamalarından oluşan büyük veri kümeleriyle deneysel çalışmaya koyuldular, çeşitli atom yapılarının enerjisini tahmin edebilen bir model eğittiler. Sonuç, makine öğrenimi atomik potansiyeli (MLIAP) idi. Algoritmalar, füzyon sürecini taklit etmek için gereken milyonlara ölçeklenebilen, relativ olarak küçük bir aantal atom arasındaki etkileşimleri incelemek için kullanılabilir. Thompson’a göre, araştırma ekibi tarafından tasarlanan modellerin faydalı simülasyonlar olabilmesi için binlerce parametre gerekti.

Modelin faydalı kalması için, füzyon ve eğitim verisi arasında önemli bir örtüşme olmalıdır. Mümkün olan füzyon ortamları geniş bir yelpazede olduğundan, araştırmacılar sürekli olarak veri toplamak ve modele değişiklikler yapmak zorunda kalacaklar. Thomas, Phys.org aracılığıyla şunları söyledi:

“Modelimiz ilk olarak küçük deneyleri yorumlamak için kullanılacak. Buna karşılık, deneysel veriler modelimizi doğrulamak için kullanılacak, ardından bir tam ölçekli füzyon reaktöründe neler olduğu hakkında tahminlerde bulunmak için kullanılacak.”

Algoritmalar henüz nükleer füzyon araştırmacıları tarafından kullanılmaya hazır değil. Ancak Thompson ve araştırma ekibi, plazma-duvar problemine makine öğrenimini uygulamaya çalışan ilk araştırmacılar grubudur. Ekibin umudu, birkaç yıl içinde modellerin daha iyi füzyon reaktörleri tasarlamak için kullanılmaya başlanacağıdır.