Liegt der Schlüssel zur Kernfusion in der künstlichen Intelligenz?

Er kann durch die Spaltung von Atomen Kraft gewinnen. Okay, aber warum können wir keine Energiequelle finden, die sternenrein, erneuerbar und frei von radioaktivem Abfall ist? Es stellt sich heraus, dass wir die Atome nur kombinieren müssen, anstatt sie zu spalten. Das ist natürlich gar nicht so einfach. Nicht das, Fissionan seinem Platz zur FusionWir können jetzt etwas haben, das unsere Arbeit erleichtert: Künstliche Intelligenz.

Das Streben der Menschheit nach reinen und nachhaltigen Energiequellen erreichte einen unschätzbaren Meilenstein, als Forscher die Kernfusion entdeckten. Im Gegensatz zu bestehenden Kernspaltungsanlagen, die Strom auf Kosten radioaktiver Abfälle erzeugen, ist die Kernfusion nahezu abgeschlossen unbegrenzte und umweltfreundliche Energieverspricht Produktion.

Das Phänomen der Kernfusion, die die Sonne und andere Sterne antreibt, beinhaltet die Fusion von Wasserstoffisotopen unter vielen Bedingungen. Beim Entstehen von Helium wird aufgrund des Massenunterschieds zwischen den Ausgangselementen und dem neu gebildeten Helium eine große Energie freigesetzt.

Doch die Verwirklichung des Traums von der Nutzung der Fusionsenergie auf der Erde erfordert eine genaue Kontrolle über die Auswahl der im Prozess verwendeten Wasserstoffisotope.

Hinzufügen der Maschinensammlung zur Gleichung

In einer aktuellen Pressemitteilung wurde nun bekannt gegeben, dass Forscher Licht auf die Kernfusion und ihr Potenzial als reine Energiequelle werfen können. künstliche Intelligenzoffenbart seinen Fokus auf das Feld.

Eine der unabdingbaren Voraussetzungen für die Kernfusion ist welches Wasserstoffisotopengemisch verwendet werden soll wissend, dass dies eine zeitaufwändige Analyse erfordert, die derzeit durch Spektroskopie durchgeführt wird. Dabei handelt es sich bei der Spektroskopie um eine Technik, die die Wechselwirkung von Licht mit Materie untersucht. Diese Technik hilft uns, Materie zu verstehen und ihre Eigenschaften zu bestimmen.

Universität Aix-MarseilleAußerordentlicher Professor in Mohammed Koubiti In einem im European Physical Journal D veröffentlichten Artikel wurde ein neuer Ansatz vorgestellt, der maschinelles Lernen mit Plasmaspektroskopie kombiniert, um optimale Wasserstoffisotopenverhältnisse für die Leistung von Kernfusionsplasmen zu bestimmen. Koubiti schlägt vor, dass Wasserstoffisotope, insbesondere in Fusionskraftwerken, Schwierigkeiten beim Mischen von Deuterium und Tritiumkonzentriert sich.

Deuterium und Tritium sind aufgrund ihrer Effizienz die bevorzugten Isotope für die Fusion. Aus Sicherheitsgründen wird jedoch die Menge an Tritium, die verwendet werden darf, durch strenge behördliche Auflagen bestimmt. Maschinensammlung Diese Schwierigkeit soll durch die Einbeziehung in die Gleichung überwunden werden. Laut Koubitis Aussage besteht „das ultimative Ziel darin, den Einsatz von Spektroskopie zu vermeiden, deren Analyse Zeit erfordert, und in der Lage zu sein, sie zu modifizieren oder sie zumindest mit Deep Learning zu kombinieren, um den Tritiumgehalt in Fusionsplasmen festzustellen.“

Während diese Arbeit nur den ersten Schritt in Richtung dieses Ziels darstellt, sagt Koubiti, dass sie weiterhin Spektroskopie verwenden, um Merkmale zu identifizieren, die von Deep-Learning-Algorithmen verwendet werden könnten, um den Tritiumgehalt als Funktion der Zeit in Fusionsplasmen vorherzusagen.

Das ist erst der Anfang

Die Integration maschinellen Lernens in die Kernfusionsforschung eröffnet spannende Möglichkeiten. Über die unmittelbare Anwendung der Hypothese des Tritiumgehalts hinaus stellt sich Koubiti die Ausweitung von Deep-Learning-Techniken auf eine Vielzahl von Magnetfusionsgeräten vor, darunter JET, ASDEX-Upgrade, WEST, DIII-D und sogar Tokamaks wie Stellaratoren.

Die Welt kämpft mit der dringenden Notwendigkeit, die Kohlenstoffemissionen zu reduzieren und den Klimawandel zu bekämpfen, und dies zeigt, dass die Nuklearwissenschaft ein Hoffnungsträger ist. Auch wenn die Herausforderungen bestehen bleiben, zeigt Koubitis Pionierarbeit, dass Innovation und Technologie eine wertvolle Rolle bei der Gestaltung einer saubereren und nachhaltigeren Zukunft spielen können.

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