ИИ из Принстона улучшает надёжность и контроль плазмы в реакторах термоядерного синтеза и ускоряет переход к коммерческим электростанциям

04.10.2025 10:19:00 | iXBT.com

Для практического освоения термоядерного синтеза одной из главных задач остаётся стабилизация сверхгорячей плазмы внутри реактора. Малейший сбой датчиков в настоящее время тормозит эксперименты и повышает расходы.

ИИ-модель Diag2Diag, разработанная международной группой учёных под руководством Принстонского университета и Лаборатории физики плазмы Принстонского университета (PPPL), анализирует данные различных диагностических систем и с высокой точностью создаёт синтетические, но детализированные потоки информации, позволяя лучше отслеживать состояние плазмы.

Особенно важна диагностика краевой области плазмы — «пьедестала», от стабильности которого зависит эффективность термоядерной реакции. Токамаки, ключевые устройства для синтеза, используют метод томсоновского рассеяния для измерения температуры и плотности электронов, но этот метод недостаточно быстр для фиксации резких возмущений и плохо охватывает пьедестал. Diag2Diag значительно улучшает эти измерения без необходимости установки дополнительного дорогостоящего оборудования, что помогает оптимизировать режимы работы плазмы.

Иллюстрация: Bumper DeJesus / Princeton University

Другим преимуществом системы является её вклад в создание компактных и менее дорогих реакторов. Современные экспериментальные установки перегружены диагностическими приборами, что усложняет и удорожает эксплуатацию. Искусственный интеллект позволяет уменьшить число сенсоров, сохраняя при этом качество контроля, что освобождает место для узлов выработки энергии и упрощает обслуживание.

Diag2Diag также внесла важный вклад в понимание и управление краевыми локализованными режимами (ELM) — мощными выбросами энергии, которые могут повредить внутренние стенки реактора. Благодаря искусственному интеллекту учёные получили доказательства создания «магнитных островков» в пьедестале при воздействии резонансных магнитных возмущений (RMP), что приводит к выравниванию температуры и плотности, подтверждая теорию подавления ELM.

Изначально созданный для термоядерных систем, потенциал Diag2Diag выходит за рамки энергетики. Восстановление недостающих или повреждённых данных с помощью такой модели может повысить надёжность работы космических аппаратов, роботов-хирургов и подобных систем с высокими требованиями к безопасности.

Разработка Diag2Diag рассматривается сообществом термоядерщиков как важный шаг на пути к практическому и устойчивому производству энергии. Улучшая диагностику и снижая эксплуатационные затраты, этот инструмент ускоряет переход от экспериментальных реакторов к коммерческим электростанциям, способным работать без перерывов в режиме 24/7.

Подробнее