نِظامُ ذكاءٍ اصطناعي من ديب مايند (Deep Mind) يستطيعُ التحكُمَ بالبلازما فائقة السخونة داخل مفاعل الاندماج النووي

–

كشفَ تقريرٌ صادرٌ من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أن شركة (Deep Mind) التابعة لشركة جوجل (Google) وهي شركة تقع في المملكة المتحدة.. أن الشركة سوف تعتمد على الذكاء الاصطناعي للتعامل مع أكثر المشكلات العلمية تعقيداً في العالم وقد عملت الشركة على تدريب خوارزمية غامضة مُعززَة بالتعليم للتحكم في البلازما المحترقة داخل مفاعل الاندماج النووي.

بالتعاون مع مركز البلازما السويسري (Swiss Plasma Center) في EPFL، تمكنت شركة ديب مايند(Deep Mind) من تطبيق معرفتها في التعلم الآلي لترويض جهاز tokamak، وهو عبارة عن مفاعل اندماج نووي مستدير قد يمكن من الاستفادة من الطاقة الكامنة في الشمس والنجوم.

ذكر فريقٌ من الباحثين الذين لخصوا النتائج في ورقة بحثية نُشرَت في دورية نيتشر (Nature)، إن الاكتشاف المُفاجِئ الجديد بإمكانه أن يزودَ علماءَ الفيزياءِ بفهمٍ أفضل لكيفية عمل الاندماج. قال مارتن ريدميلر، الباحث في شركة ديب مايند (Deep Mind): “يعتبر أحد أكثر التطبيقات تحدياً للتعلّم المعزز لنظام العالم الحقيقي”.

يحدث الاندماج النووي عندما تتصادم ذرتان معاً لتكوين نواة أثقل، وهي عملية تُطلِقُ كميةً هائلةً من الطاقة على شكل بلازما. داخل النجوم، حيث ترتبط هذه البلازما ببعضها البعض عن طريق الجاذبية.

هنا على الأرض، يجب أن يعتمد العلماء على أشعة الليزر والمغناطيسات القويَّة، مثل تلك التي طورها معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ومؤسسة بيل جيتس المدعومة كومنولث فيوجن سيستمز.

في مفاعل توكاماك، يتطلبُ التحكمُ في هذه البلازما مراقبةً مستمرة للمجال المغناطيسي. لقد كان فريق Deep Mind قادراً على تدريب خوارزمية التعلّم المُعزَز للتحكم في البلازما في محاكاة الكمبيوتر. بعد أنْ نجحَ الذكاءُ الاصطناعيُّ في التحكمِ في البلازما الافتراضيَّة، سُمح له بعد ذلك بالتحكم في المغناطيس في تشكيل متقلب Tokamak (TCV)، وهو مفاعل تجريبي يقع في لوزان، سويسرا. كان الذكاء الاصطناعي قادراً على التحكم في البلازما لمدة ثانيتين، وهو إجمالي الوقت الذي يمكن أن يعمل فيه مفاعل TCV قبل أن يحدث فرط في الأحماء.

راقبَ الذكاءُ الاصطناعيُّ البلازما عن كثبٍ من خلال أخذ 90 قياساً مختلفاً عشرة آلاف مرة في الثانية. ثم قام بتعديل الجهد الكهربائي وفقاً لمغناطيس المفاعل البالغ عددها 19. ذكر الباحثون أن هذا النوع من الذكاء الاصطناعي يمكن أن يسمح لهم بالتحكم بإحكام في تجارب جهاز tokamak المستقبليَّة، مما يعني أنهم سيكونون قادرين على تجربة عدد أكبر من الشروط. يبدو الأمر وكأنه شيء من الخيال العلمي: قد يسمح لنا الذكاء الاصطناعي أخيراً بتسخير طاقة مشابهة مثل طاقة النجوم والشمس.

إن الاندماج النووي بالحصر المغناطيسي، ولا سيما في تكوين جهاز توكاماك، هو طريق مُبشِر للاتجاه نحو الطاقة المستدامة حيث يتمثل التحدي الأساسي في تشكيل والحفاظ على بلازما عالية الحرارة داخل وعاء توكاماك. يتطلب هذا تحكماً عالي الأبعاد وعالي التردد وحلقة مغلقة باستخدام ملفات مشغل مغناطيسي، ويزداد تعقيداً بسبب المُتطلِبَات المتنوعة عبر مجموعة واسعة من تكوينات البلازما. في هذا العمل، نقدم بنية غير موصوفة سابقاً لتصميم وحدة التحكم المغناطيسية tokamak التي تتعلم بشكل مستقل التحكم في المجموعة الكاملة من ملفات التحكم. تلبّي هذه البنية أهداف التحكم المحددة على مستوى عالٍ، وفي نفس الوقت تلبّي القيود الماديَّة والتشغيليَّة. يتمتع هذا النهج بمرونة وشموليَّة غير مسبوقة في مواصفات المشكلة ويؤدي إلى انخفاض ملحوظ في جهد التصميم لإنتاج تكوينات البلازما الجديدة. لقد نجحنا في إنتاج مجموعة متنوعة من تكوينات البلازما والتحكم فيها في متغير التكوين Tokamak à 1 و2، بما في ذلك الأشكال التقليديَّة الممدودة، فضلاً عن التكوينات المتقدمة، مثل التكوينات المثلثية السلبية وتكوينات نُدفَة الثلجِ.

يحققُ هذا النهج تتبعاً دقيقاً للموقع الحالي والشكل لهذه التكوينات. نعرضُ أيضاً “قطرات” مستدامة على TCV، حيث يتم الاحتفاظ ببلازما منفصلة في وقت واحد داخل الوعاء. يمثلُ هذا تقدماً ملحوظاً للتحكمِ في ردودِ الفعلِ في tokamak، مما يُظهِر إمكانات التعلّمِ المُعزَز لتسريعِ البحثِ في مجالِ الاندماج، وهو أحد أكثر أنظمة العالم الحقيقيِّ تحدياً التي تم تطبيق التعلّم المُعزَز عليها.