PPPL мен Принстон плазманы миллисекундтарда басқаратын AI фреймворкін жасады
Материал бірнеше дереккөз негізінде жасанды интеллектпен дайындалды — түпнұсқаларға сілтемелер төменде.
АҚШ Энергетика министрлігінің Принстон плазма физикасы зертханасы мен Принстон университетінің зерттеушілері термоядролық плазманы миллисекундтарда басқаратын AI негізіндегі PACMAN бағдарламалық фреймворкін жасады. Фреймворк нақты термоядролық қондырғыда бес бөлек экспериментте сәтті сыналды. Құрылымы мен алғашқы нәтижелері Nuclear Fusion журналында жарияланған мақалада сипатталған.
Негізгі фактілер
- PACMAN — Prediction And Control using MAchiNe learning дегеннің қысқармасы.
- Фреймворк нақты термоядролық қондырғыда бес бөлек экспериментте сыналды.
- Құрылымы мен алғашқы нәтижелері Nuclear Fusion журналында жарияланды.
- Плазма тұрақсыздықтары миллисекундтарда дамып, термоядролық реакцияны бұзуы мүмкін.
- Жетілдірілген компьютерлік модельдеулер күндер немесе тіпті айлар алуы мүмкін.
Миллисекундтар сынағы
Термоядролық жүйелерде Күн ядросынан да ыстық бөлшектер секундтың бірнеше мыңнан бір бөлігінде тұрақсыз болып кетуі мүмкін. Бұл адам операторының әрекет етуіне тым жылдам. Термоядролық синтездің сәтті жалғасуы үшін плазма ыстық, тығыз және тұрақты күйде қалуы керек. Тіпті салыстырмалы түрде шағын ауытқулар, тұрақсыздықтар деп аталатын, миллисекундтарда дамып, термоядролық реакцияны бұзуы мүмкін. Жетілдірілген компьютерлік модельдеулер күндер немесе тіпті айлар алуы мүмкін, бұл оларды нақты уақыттағы басқару үшін тым баяу етеді.
PACMAN фреймворкі
PACMAN — Prediction And Control using MAchiNe learning дегеннің жаңа қысқармасы. Фреймворк қатаң қауіпсіздік шараларын сақтай отырып, жылдам шешім қабылдау үшін жасанды интеллектті пайдаланады. Жүйенің мақсаттарын қоюға адамдар әлі де жауапты. PACMAN әртүрлі машиналық оқыту модельдерінің бірлескен жұмысын жеңілдететін ортақ құрылымды қамтамасыз ету үшін жасалды. Термоядролық жүйелерге бірнеше модель қажет, себебі қондырғы мен плазманың әртүрлі бөліктерін бір уақытта бақылау керек.
Машиналық оқыту жылдамдығы
Бірлескен автор Хиро Фарре Кага, Принстон плазма физикасы бағдарламасының аспиранты, машиналық оқыту модельдері плазманың әрекетін өте жақсы сипаттайтынын айтты. Ол машиналық оқыту модельдері плазманы миллисекундтарда модельдеудің жалғыз жолы екенін қосты. Бұл модельдердің жылдамдығы басқарудың негізгі факторы болып табылады. Машиналық оқыту термоядролық плазманы басқаруда айтарлықтай әлеуетті көрсетті. Бұрынғы көптеген әзірлемелер ортақ құрылымсыз, жеке-жеке жасалды.
1 дереккөз
Уақыт · артта қалуы