Ученые MIT представили систему машинного обучения, которая помогает токамакам безопасно проходить один из самых критических этапов работы — отключение плазмы. В этот момент в реакторе происходит управляемое «гашение» вихря температурой более 100 миллионов градусов Цельсия, движущегося со скоростью до 100 км в секунду. Любая ошибка может привести к тепловому удару по внутренним стенкам установки и дорогостоящему ремонту.
Одна из главных проблем токамаков — как именно остановить плазму, когда она становится нестабильной. Сейчас этот процесс напоминает попытку аккуратно затормозить раскалённый торнадо: оператору нужно заранее понимать, куда сместится плазма и как изменится её форма, чтобы не допустить контакта с конструкцией реактора.
Команда MIT объединила нейросети с физическими моделями динамики плазмы и обучила гибридную систему на данных швейцарского токамака TCV. Для обучения понадобилось всего несколько сотен низкоэнергетических импульсов и совсем немного высокоэнергетических — огромная экономия, учитывая стоимость и редкость таких экспериментов.
В тестах новая модель показала уверенное преимущество перед традиционными методами управления: она быстрее и точнее предсказывала траекторию плазмы и корректировала её поведение во время отключения. «Мы делали это множество раз и получили статистически значимые улучшения», — подчеркивает ведущий автор Аллен Ван.
Ранее мы рассказывали, что в Томске созданы полимеры со свойствами керамики и металлов.
