Sztuczna inteligencja przyspiesza wykrywanie bezpiecznych stref w reaktorach fuzyjnych
Naukowcy z Princeton University opracowali narzędzie HEAT-ML, które wykorzystuje AI do błyskawicznego lokalizowania „magnetycznych cieni” – stref chroniących elementy reaktora fuzyjnego przed ekstremalnym ciepłem plazmy. To przełomowy krok w kierunku bezpiecznej eksploatacji i rozwoju energetyki fuzyjnej.
Nowa era ochrony komponentów reaktorów fuzyjnych dzięki AI
Współpraca Princeton University, amerykańskiego laboratorium Princeton Plasma Physics Laboratory (PPPL), Oak Ridge National Laboratory oraz firmy Commonwealth Fusion Systems (CFS) zaowocowała opracowaniem narzędzia HEAT-ML. To innowacyjne rozwiązanie wykorzystuje sztuczną inteligencję do szybkiego wykrywania tzw. „magnetycznych cieni” – obszarów wewnątrz reaktorów fuzyjnych, które są naturalnie chronione przed bezpośrednim oddziaływaniem gorącej plazmy.
Dlaczego „magnetyczne cienie” są tak ważne?
Energia fuzyjna, będąca reakcją napędzającą Słońce i gwiazdy, wymaga ekstremalnych temperatur i precyzyjnej kontroli plazmy. Kluczowym wyzwaniem jest ochrona elementów reaktora – zwłaszcza tzw. komponentów stykających się z plazmą – przed uszkodzeniami termicznymi. „Magnetyczne cienie” to strefy, gdzie dzięki geometrii i polom magnetycznym, elementy są osłonięte przed największym żarem.
HEAT-ML – przełom w symulacjach dla tokamaka SPARC
HEAT-ML powstało z myślą o analizie fragmentu tokamaka SPARC, budowanego przez CFS w Massachusetts. Celem projektu SPARC jest osiągnięcie dodatniego bilansu energetycznego do 2027 roku. Wyzwanie polega na tym, że tradycyjne narzędzia symulacyjne, takie jak HEAT, wymagały nawet 30 minut na pojedynczą symulację najbardziej narażonych elementów wydechu plazmy. HEAT-ML, dzięki zastosowaniu głębokich sieci neuronowych, skraca ten czas do milisekund.
Jak działa HEAT-ML?
Narzędzie analizuje linie pola magnetycznego, sprawdzając, czy przechodzą one przez inne elementy tokamaka i tworzą „cienie” na powierzchniach. Model został wytrenowany na podstawie ok. 1000 symulacji HEAT dla SPARC, co pozwala precyzyjnie przewidywać lokalizację stref chronionych.
„To badanie pokazuje, że można stworzyć AI, która działa jako zastępstwo istniejącego kodu, znacząco przyspieszając uzyskanie przydatnych odpowiedzi i otwierając nowe możliwości w zakresie kontroli i planowania scenariuszy.”
– Michael Churchill, szef działu digital engineering w PPPL
Perspektywy rozwoju i znaczenie dla energetyki
Obecnie HEAT-ML jest zintegrowane z kodem HEAT i działa na konkretnym fragmencie SPARC. Zespół badawczy pracuje nad rozszerzeniem jego możliwości do różnych kształtów i rozmiarów systemów wydechowych oraz innych elementów stykających się z plazmą w tokamakach. Szybkie i precyzyjne symulacje mogą w przyszłości umożliwić dynamiczne sterowanie reaktorami fuzyjnymi oraz lepsze planowanie ich eksploatacji.
„Najgorsze, co może się wydarzyć, to konieczność zatrzymania pracy reaktora z powodu uszkodzeń spowodowanych przez plazmę.”
– Doménica Corona Rivera, Princeton Plasma Physics Laboratory
Zobacz również:- Proxima Fusion i F4E: Nowa era współpracy w europejskiej energetyce fuzyjnej
- Europa traci przewagę w wyścigu o energię przyszłości. Czy strategia KE uratuje fuzję jądrową?
- 130 mln euro dla Proxima Fusion. Europa przyspiesza wyścig o energię z fuzji jądrowej
Źródło: ScienceDaily
Obserwuj
Może Cię również zainteresować
Nowy symulator szkoleniowy zwiększa bezpieczeństwo pracy elektrowni jądrowej Loviisa
Fińska elektrownia jądrowa Loviisa, należąca do Fortum, zmodernizowała swój symulator szkoleniowy. Nowe rozwiązanie pozwala operatorom ćwiczyć obsługę zakładu w realistycznych warunkach, zwiększając bezpieczeństwo i przygotowanie na nietypowe sytuacje.
Rekordowy wzrost elektromobilności w Polsce w 2025 roku – Licznik Elektromobilności PSNM
Rok 2025 przyniósł historyczny wzrost liczby samochodów elektrycznych w Polsce. Zarejestrowano ponad 52 tys. nowych BEV, a infrastruktura ładowania znacząco się rozbudowała.
EnviTec Biogas rozpoczyna 2026 rok od ekspansji na rynkach zagranicznych
EnviTec Biogas AG wchodzi w nowy rok z silną pozycją, realizując nowe kontrakty i debiutując na rynku litewskim. Jednocześnie firma wskazuje na niepewność regulacyjną w Niemczech i rosnący potencjał biometanu w Europie.
Nabór wniosków w programie NaszEauto trwa – ponad 34 tys. zgłoszeń i niemal 1,08 mld zł dofinansowania
Narodowy Fundusz Ochrony Środowiska i Gospodarki Wodnej kontynuuje przyjmowanie wniosków w programie NaszEauto. Dotacje na samochody elektryczne cieszą się dużym zainteresowaniem – złożono już ponad 34 tys. wniosków na kwotę blisko 1,08 mld zł.
Dynamiczne ładowanie ciężarówek elektrycznych: niemiecki projekt BEE udowadnia skuteczność pantografów
Niemiecki projekt badawczy „BEV Goes eHighway – BEE” potwierdził praktyczność dynamicznego ładowania ciężarówek elektrycznych za pomocą pantografów. Innowacyjne rozwiązanie, opracowane przy współpracy RWTH Aachen University i DAF Trucks, zostało przetestowane w realnym ruchu drogowym.
Konsultacje społeczne programu poprawy efektywności energetycznej w szpitalach – NFOŚiGW zaprasza do udziału
Narodowy Fundusz Ochrony Środowiska i Gospodarki Wodnej rozpoczął konsultacje społeczne projektu programu mającego na celu poprawę efektywności energetycznej budynków szpitalnych. Uwagi można zgłaszać do 28 stycznia 2026 r.
Komentarze