WebTech Rodos: Μια νέα εφαρμογή τεχνητής νοημοσύνης υπόσχεται να φέρει την επανάσταση στην έρευνα πυρηνικής σύντηξης, προσφέροντας λύσεις σε προβλήματα που μέχρι σήμερα φάνταζαν ανυπέρβλητα. Το εργαλείο Diag2Diag, που αναπτύχθηκε από επιστήμονες του Princeton University σε συνεργασία με διεθνείς ερευνητές, δημιουργεί συνθετικά δεδομένα υψηλής ακρίβειας για την παρακολούθηση του πλάσματος, συμπληρώνοντας κενά που αφήνουν οι συμβατικοί αισθητήρες. Ένα «έξυπνο» μάτι στο πλάσμα Το πλάσμα, το καύσιμο που τροφοδοτεί τη σύντηξη, είναι ένα εξαιρετικά ασταθές και πολύπλοκο μέσο. Οι αισθητήρες που χρησιμοποιούνται σήμερα καταγράφουν κρίσιμες πληροφορίες για τη συμπεριφορά του, όμως έχουν περιορισμούς. Δεν είναι σε θέση να παρακολουθούν όλες τις μεταβολές, ειδικά στην περιοχή-κλειδί της άκρης του πλάσματος, εκεί όπου η σταθερότητα καθορίζει την απόδοση. Το Diag2Diag έρχεται να καλύψει αυτά τα κενά, αξιοποιώντας τα διαθέσιμα δεδομένα για να «προβλέψει» τι θα κατέγραφαν άλλοι αισθητήρες.
Ο Azarakhsh Jalalvand, επικεφαλής της ερευνητικής ομάδας, εξηγεί ότι η μέθοδος λειτουργεί σαν ένα είδος αναπλήρωσης δεδομένων: Παίρνουμε τις μετρήσεις από ένα σύνολο αισθητήρων και δημιουργούμε μια συνθετική εκδοχή των δεδομένων που θα παρείχε ένας άλλος αισθητήρας. Τα στοιχεία αυτά είναι μάλιστα πιο λεπτομερή απ’ ό,τι θα μπορούσε να δώσει το ίδιο το όργανο. Μικρότερη εξάρτηση από περίπλοκο εξοπλισμό Η εφαρμογή του Diag2Diag έχει τη δυνατότητα να μειώσει την ανάγκη για ογκώδη και δαπανηρά συστήματα μέτρησης, επιτρέποντας την ανάπτυξη πιο συμπαγών και οικονομικών αντιδραστήρων σύντηξης. Όπως σημειώνει ο Egemen Kolemen, κύριος ερευνητής του προγράμματος, «το Diag2Diag δίνει μια ώθηση στις διαγνωστικές μετρήσεις χωρίς να χρειάζεται να ξοδέψουμε χρήματα για επιπλέον εξοπλισμό». Ένα από τα χαρακτηριστικά παραδείγματα είναι η τεχνική σκέδασηςThomson, που μετρά τη θερμοκρασία και την πυκνότητα των ηλεκτρονίων στο πλάσμα. Αν και καταγράφει δεδομένα ταχύτατα, δεν είναι αρκετά γρήγορη ώστε να συλλάβει κρίσιμες μεταβολές που καθορίζουν τη σταθερότητα. Εδώ επεμβαίνει η AI, προσφέροντας τη λεπτομέρεια που λείπει. Από τα εργαστήρια στην εμπορική αξιοποίηση Σήμερα, οι συσκευές σύντηξης βρίσκονται ακόμα στο στάδιο της πειραματικής έρευνας. Αν χαλάσει ένας αισθητήρας, το μόνο που χάνεται είναι χρόνος πειράματος. Αύριο όμως, όταν η σύντηξη φιλοδοξεί να τροφοδοτήσει το δίκτυο ηλεκτρισμού με τρόπο αξιόπιστο, δεν θα υπάρχει περιθώριο για διακοπές. Το Diag2Diag φιλοδοξεί να παίξει καθοριστικό ρόλο σε αυτήν τη μετάβαση, διασφαλίζοντας ότι η λειτουργία θα συνεχίζεται αδιάλειπτα. Ο SangKyeun Kim, ερευνητής στο Princeton Plasma Physics Laboratory, επισημαίνει ότι οι εμπορικοί αντιδραστήρες θα χρειαστούν λιγότερους αισθητήρες σε σχέση με τα πειραματικά μοντέλα. Αυτό σημαίνει μικρότερο κόστος, λιγότερα περιθώρια σφαλμάτων και μεγαλύτερη αξιοπιστία. Ταυτόχρονα, εξοικονομείται πολύτιμος χώρος στο εσωτερικό των αντιδραστήρων. Νέες αποδείξεις για την καταστολή των ELMs Πέρα από τις πρακτικές εφαρμογές, η νέα τεχνητή νοημοσύνη ενίσχυσε και θεωρητικές προσεγγίσεις για τη σταθερότητα του πλάσματος. Συγκεκριμένα, έδωσε νέες αποδείξεις για τον τρόπο που οι συντονισμένες μαγνητικές διαταραχές (RMPs) καταστέλλουν τις ELMs (edge-localized modes), εκρήξεις ενέργειας που μπορούν να προκαλέσουν σοβαρές ζημιές στους τοίχους των αντιδραστήρων. Χάρη στο Diag2Diag, οι επιστήμονες μπόρεσαν να παρατηρήσουν με πρωτοφανή λεπτομέρεια πώς οι RMPs δημιουργούν «μαγνητικά νησιά» που εξομαλύνουν τη θερμοκρασία και την πυκνότητα στο άκρο του πλάσματος, προσφέροντας κρίσιμη στήριξη στη θεωρία για την καταστολή των ELMs. Αυτή η κατανόηση θεωρείται καθοριστική για την εξέλιξη της σύντηξης σε εμπορικό επίπεδο. Μια τεχνολογία με ευρύτερες δυνατότητες Η ομάδα πίσω από το έργο δεν σταματά εδώ. Σχεδιάζει να επεκτείνει το πεδίο εφαρμογής του Diag2Diag και σε άλλες διαγνωστικές τεχνικές της σύντηξης, ενώ δεν αποκλείεται η αξιοποίηση της τεχνολογίας σε εντελώς διαφορετικούς τομείς. Η ικανότητα ανάκτησης δεδομένων από φθαρμένους αισθητήρες θα μπορούσε να αποδειχθεί ανεκτίμητη σε περιβάλλοντα όπως τα διαστημόπλοια ή ακόμη και στη ρομποτική χειρουργική, όπου η ακρίβεια και η αξιοπιστία είναι ζήτημα ζωής και θανάτου.[via]
πηγή: techblog.gr
