Việc thực hiện thành công phản ứng tổng hợp hạt nhân hứa hẹn sẽ cung cấp một nguồn năng lượng sạch bền vững và vô hạn, nhưng chúng ta chỉ có thể thực hiện được giấc mơ đáng kinh ngạc này nếu chúng ta nắm vững vật lý phức tạp diễn ra bên trong lò phản ứng.
Trong nhiều thập kỷ, các nhà khoa học đã từng bước tiến tới mục tiêu này, nhưng nhiều vấn đề vẫn chưa được giải quyết. Một trong những trở ngại chính là quản lý thành công plasma không ổn định và quá nóng trong lò phản ứng - nhưng một cách tiếp cận mới cho thấy chúng ta có thể làm điều đó như thế nào.
Trong sự hợp tác giữa Trung tâm Plasma Thụy Sĩ (SPC) của EPFL và công ty trí tuệ nhân tạo (AI) DeepMind, các nhà khoa học đã sử dụng hệ thống học tăng cường sâu (RL) để nghiên cứu các sắc thái của hành vi plasma và kiểm soát trong một tokamak hợp nhất hình bánh rán, sử dụng một loạt các cuộn dây từ tính đặt xung quanh lò phản ứng để điều khiển và điều khiển plasma bên trong nó.
Đó là một hành động cân bằng phức tạp vì các cuộn dây yêu cầu một số lượng lớn các điều chỉnh điện áp nhỏ, lên đến hàng nghìn lần mỗi giây, để giữ thành công plasma trong từ trường. Do đó, phản ứng tổng hợp hạt nhân duy trì - liên quan đến việc duy trì sự ổn định của plasma ở hàng trăm triệu độ C, nóng hơn cả lõi của Mặt trời - đòi hỏi các hệ thống phức tạp, đa cấp để điều khiển các cuộn dây. Tuy nhiên, trong một nghiên cứu mới, các nhà khoa học đã chỉ ra rằng một hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể tự đối phó với nhiệm vụ này.
"Sử dụng kiến trúc học tập kết hợp RL sâu và môi trường mô phỏng, chúng tôi đã tạo ra các bộ điều khiển có thể giữ plasma ở trạng thái ổn định và sử dụng nó để hiển thị chính xác các hình dạng khác nhau", nhóm giải thích trong một bài đăng trên blog DeepMind. Để đạt được thành tích này, các nhà nghiên cứu đã đào tạo hệ thống AI của họ trong một trình mô phỏng tokamak, trong đó hệ thống học máy đã học qua quá trình thử và sai cách điều hướng sự phức tạp của việc giam giữ từ trường plasma. Sau khi tốt nghiệp, AI đã đưa nó lên một cấp độ tiếp theo bằng cách áp dụng những gì nó học được trong trình mô phỏng trong thế giới thực.
Bằng cách điều khiển cấu hình biến đổi SPC (TCV), hệ thống RL đã tạo cho plasma bên trong lò phản ứng các hình dạng khác nhau, bao gồm cả hình dạng chưa từng thấy trước đây trong TCV: ổn định "giọt" nơi hai plasmas cùng tồn tại bên trong thiết bị. Ngoài các hình dạng truyền thống, AI cũng có thể tạo ra các cấu hình nâng cao, tạo ra các hình dạng plasma "tam giác âm" và "bông tuyết".
Mỗi biểu hiện này đều có tiềm năng sản xuất năng lượng khác nhau trong tương lai nếu chúng ta có thể duy trì phản ứng tổng hợp hạt nhân. Một trong những cấu hình được điều khiển bởi hệ thống này, "hình dạng giống ITER", có thể đặc biệt hứa hẹn cho nghiên cứu trong tương lai tại Lò phản ứng thí nghiệm nhiệt hạch quốc tế (ITER), thí nghiệm tổng hợp hạt nhân lớn nhất thế giới, hiện đang được xây dựng ở Pháp.
Theo các nhà nghiên cứu, việc kiểm soát từ trường của các hình thành plasma này là "một trong những hệ thống phức tạp nhất trong thế giới thực mà việc học tăng cường đã được áp dụng" và có thể cung cấp một hướng mới căn bản trong việc thiết kế các tokama trong thế giới thực. Không chỉ vậy, một số người tin rằng nó sẽ thay đổi cơ bản tương lai của các hệ thống điều khiển plasma tiên tiến trong lò phản ứng nhiệt hạch.
Đọc thêm: