Laboratórium University of Rochester pre Laser Energetics (LLE) je vybavené Omega Laser, poprednou svetovou akademickou laserovou inštaláciou. Na prvý pohľad to vyzerá ako prepracovaná mramorová dráha svetlých častíc a plazmy, ktorá je schopná rozdeliť a zosilniť lúč pred jeho zaostrením na malý cieľ krížovky. Jej hlavným poslaním je skúmať astrofyzikálne javy, testovacie materiály pri extrémnych tlakoch v atómovom rozsahu a usilovať sa o pokročilý výskum fúzie.
Vďaka grantu vo výške 503 miliónov dolárov do roku 2024 od Národnej správy jadrovej bezpečnosti amerického ministerstva energetiky (DOE), Rochesterské laserové laboratórium vytvorilo na vykonávanie týchto kritických štúdií ideálne podmienky. Laserové laboratórium vykonáva komplexné fúzne experimenty raz mesačne a vedci majú asi päť príležitostí na vystrelenie laserov a zaznamenávanie údajov. Prostredníctvom počítačových simulácií s viacerými fyzikami sú vedci schopní získať hlbšie pochopenie fúznej plazmy, experimenty s návrhom a interpretovať výsledky, aj keď tieto simulácie nemôžu úplne reprodukovať všetky experimentálne podrobnosti.
Experiment sa začal plastovou kapsulou obsahujúcou mrazené deutérium-trium, iba milimetre s priemerom, pri teplote 20 stupňov nad absolútnou nulou, “povedal režisér Lle Christopher Deeney. Priemer menší ako prameň ľudských vlasov a teplota stúpa na viac ako 30 miliónov stupňov. ““ Tento proces si nielen vyžaduje hlbokú znalosť fyziky, ale aj pokročilé diagnostické techniky sa musia použiť aj na podrobné meranie všetkých javov, ktoré sa vyskytujú v tomto okamihu.
Vedci sa obracajú na bohatstvo údajov zozbieraných týmito pokročilými diagnostickými technikami a zrýchľujú sa výskum v oblasti fúzie v USA, obracajú sa na umelú inteligenciu (AI) a ďalšie pokročilé výpočtové technológie.
Už viac ako 50 rokov LLE aktívne propaguje a rieši základné výzvy v oblasti zotrvačnej fúzie uväznenia (ICF). ICF je vo vedeckej komunite všeobecne uznávaná ako najsľubnejší prístup k dosiahnutiu kontrolovanej termonukleárnej fúzie a predstavuje sľubnú čistú technológiu obnoviteľnej energie.
Christopher Kanan, docent informatiky na University of Rochester, vysvetľuje: „ICF je v podstate problém s inverznou fyzikou, kde vedci musia inverzovať presné vlastnosti lasera a cieľa.“
Samotná Omega nebola navrhnutá na dosiahnutie zapaľovania, ale na pokrok v porozumení fúzie priameho pohonu riadeného laserom. Národné zapaľovacie zariadenie v Livermore National Laboratory, ktoré je 60 -krát viac energickejšie ako Omega, našlo riešenie problému inverznej fyziky a už dosiahlo zapaľovanie v roku 2022. Pokrok dosiahnutý v Omega a dosiahnutie zapaľovania sa spoliehajú na štatistické modelovanie vyplniť medzery v našom úplnom porozumení fyziky.
Rozdiel vedomostí, ktorá existuje medzi simuláciami a experimenty, pramení zo zložitosti fyziky, obmedzení meraní a širokého rozsahu výskumného úsilia, ktoré zahŕňa jadrovú fyziku, plazmovú fyziku a výskumný výskum v oblasti materiálov vykonávaných v extrémnych podmienkach, ktoré spochybňujú dokonca aj na výzvu Najpokročilejšie počítačové kódy.
Po prvé, je tu otázka cieľa; Experiment sa začína dutou plastovou guľou, ktorú je možné umiestniť na špičku kolíka; Vedci LLE používajú presné nástroje na vytvorenie gule a vyplnenie izotopov vodíka, ktoré sa potom ochladia na takmer absolútnu nulu. Proces mrazu spôsobil, že vodík vytvoril vrstvu ľadu vo vnútri plastového plášťa.
Výskumný tím LLE hľadá spôsob, ako presne zistiť nuansy a vzorce v údajoch ako prostriedok na vedenie počítačových simulácií na predloženie presnejších predpovedí. Táto zlepšená prediktívna schopnosť zase vylepšuje experimenty fúzie a bude viesť ďalšiu generáciu fúzneho výskumu a laserovej technológie.
Umelá inteligencia, a najmä jej strojové učenie subfield, môžu pomôcť optimalizovať prediktívnu účinnosť počítačových kódov a zlepšiť predpovede prostredníctvom skúseností. Strojové učenie nielen vykonáva prediktívnu analýzu, ale tiež spracováva údaje, vedie vzťahy a aplikuje tieto znalosti na svoje funkcie.
Riccardo Betti, hlavný vedec Lle a profesor Roberta L. McCroryho na Katedre strojárstva a Katedra fyziky a astronómie na University of Rochester, poznamenal: „Teraz máme veľké množstvo experimentálny strojové učenie sa môže použiť na opravu simulácií a usmernenie úprav experimentov v reálnom čase. “
Výskumné diela Betti a Kanana sú založené na nedávnych pokrokoch v generatívnej umelej inteligencii, technike AI, ktorá generuje údaje a iné formy výstupu, ako napríklad text a video. Výskumný tím University of Rochester používa tieto pokročilé algoritmy na riešenie problémov s inverznou fyzikou na zlepšenie presnosti simulácií. Program Fusion Energy Energy Sciences v USA (FES) poskytol pre tento výskum, ktorý by mal byť dokončený do roku 2026 takmer 3 milióny dolárov.
Riccardo Betti dodal: „Naším cieľom je zlepšiť predpovede simulácie pomocou generatívnej AI a presne odvodiť vlastnosti interakcií s laserovým cieľom. Využívame silu AI na urýchlenie budúcnosti technológie fúzie.“
Varchas Gopalaswamy, vedec v oddelení teórie Lle a odborný asistent strojárstva, uvádza: „Keď vnímame rozpor medzi simulačnými predikciami a experimentálnymi výsledkami, sme schopní aplikovať strojové učenie na zladenie týchto dvoch.“ Ďalej vysvetľuje: „Ak sa premenné zmení v experimente, môže simulácia zodpovedajúcim spôsobom reagovať? Odrazí sa táto odpoveď v experimente? Tým sa overí presnosť našej hypotézy a určí, či dokážeme upraviť premennú alebo vyvinúť stratégiu zmierňovania. " Gopalalaswamy dodal: „S hlbšou analýzou vzorov strojového učenia v údajoch sme boli schopní formulovať nové hypotézy, skúmať rôzne fyzikálne javy a navrhovať lepšie experimenty.“
Gopalalaswamy tiež poznamenal: „Jednou z výziev konfrontácie ICF je, že fúzne experimentálne údaje, ktoré sme použili na školenie AI, boli relatívne obmedzené v porovnaní s obrovskou databázou obrázkov CAT. V tomto prípade je obzvlášť náročné využiť dostupné empirické údaje Na preklenutie medzery v vedomostiach.
Americká fyzikálna spoločnosť uznala prácu Betti, Gopalaswamy a ďalších vedcov s cenou Johna Dawsona za vynikajúcu úroveň výskumu fyziky plazmy pre ich priekopnícke úspechy pri predpovedaní, navrhovaní a analýze experimentov implozie s 30 kJ omega laserom.
Výskum umelej inteligencie a strojového učenia v Rochesterskom laserovom laboratóriu tiež prispel k mnohým objavom Dustina Froula, riaditeľa divízie plazmy a ultrafastovaných laserových vied a inžinierstva a jeho tímu. V priebehu svojej kariéry si Froula a jeho tím vyvinuli rôzne techniky, vrátane jednej na meranie teploty plazmy prostredníctvom Thomsonovho rozptylu a dokonca prelomili novú pôdu v technikách „Fly-Focus“ alebo kontrola intenzity laserovej intenzity na veľké vzdialenosti. A strojové učenie revolúcia v spôsobe, akým navrhujeme experimenty, čo nám umožňuje budovať lepšie lasery, keď si predstavujeme zariadenia novej generácie. “Ďalej vysvetľuje:„ Lasery sa používali rôznymi spôsobmi. Ďalej vysvetľuje: „Viac farieb v spektre laserového lúča pomôže plazmovej šíreniu lúčom efektívnejšie a AI nám pomáha porozumieť zložitým interakciám medzi týmito rôznymi farbami a plazmou.“
Nakoniec, Centrum ministerstva energetiky pre výskum jadrovej fúzie poskytlo označenie Národného výskumného centra navrhnutého na rozvoj inerciálnej fúznej energie (IFE), sľubnej technológie čistej energie, ktorá sa spolieha na fúziu atómov ťažkých vodíkov (Deuterium a Tritium) na výrobu energie.
Lle sa spoliehal na silné stránky interdisciplinárneho výskumu University of Rochester a úspešne prijal niekoľko študentov na zlepšenie uplatňovania umelej inteligencie a strojového učenia v konvergentnom výskume.
Podľa Gopalaswamyho „Naším cieľom je inšpirovať študentov s pokračujúcou vášňou pre strojové učenie, aby ďalej zlepšili presnosť našich diagnostických nástrojov. Naozaj potrebujeme odborníkov na AI. Úloha fyzikov je však nevyhnutná na zabezpečenie toho, aby boli modely správne A vedecky zvuk.
Dodal: „Keďže národ prechádza na čistú energiu a udržateľnú silu, aplikácia AI vo výskume fúzie je sľubná a mohla by sa stať oblasťou rozvíjajúcej sa oblasti pracovnej sily.“
Valeri Goncharov, riaditeľka divízie teórie Lle a asistenta výskumného asistenta na Katedre strojárstva, poznamenal: „Umelá inteligencia je dôležitým nástrojom na vedenie nášho výskumu. Tým, že tieto nástroje optimalizujeme, môžeme vylepšiť naše výsledky výskumu. Aj keď tieto nástroje uľahčujú výskum výskumu. , hnacia sila inovácií stále pramení z našej inteligencie.
