DeepMind steuert Fusionsreaktor mit künstlicher Intelligenz
Fusionsreaktoren sind eine der spannendsten und vielversprechendsten Entwicklungen der Zukunft. Eine der größten Herausforderungen ist es derzeit noch, das ultraheiße Plasma im Inneren des Reaktors stabil zu halten. Es hat um die 100 Millionen Grad und kann aktuell nur wenige Sekunden aufrechterhalten werden.
Diesem Problem haben sich nun Forscher*innen des Swiss Plasma Center (SPC) der Ecole Spéciale de Lausanne (EPFL) zusammen mit Googles DeepMind angenommen. Sie haben neue Wege gefunden, Plasma effizient in Form zu bringen.
KI lernt Tokamak zu steuern
Das Plasma wird in einem sogenannten Tokamak, einem Gerät in Donut-Form, kontrolliert. Es erzeugen ein starkes Magnetfeld, um das ultraheiße Plasma an Ort und Stelle zu halten. Der TCV (Variable-Configuration Tokamak), der zur Forschung im SPC eingesetzt wird, kann zwischen verschiedene Plasma-Konfigurationen wechseln. So können verschiedene Kontrollmethoden ausprobiert werden.
3D-Modell des TCV mit heißem Plasma, umgeben von Magnetspulen, um das Plasma an Ort und Stelle zu halten
© DeepMind & SPC/EPFL
DeepMind analysiert Konfigurationen
Damit man diese Vielzahl von Methoden nicht einzeln durchspielen muss, holte man sich Hilfe von DeepMind. Dazu wurde ein KI-Algorithmus mit einer Simulation des TCV darauf trainiert, bestimmte Plasma-Konfigurationen durchzuführen.
Dafür probierte die KI verschiedene Kontrollstrategien aus. Basierend auf den daraus erlangten Erkenntnissen kann die KI nun automatisch die beste Methode finden, um das Plasma in einer bestimmten Form zu halten.
DeepMind kann die Einstellungen für eine gewünschte Plasmaform automatisch vornehmen
© DeepMind & SPC/EPFL
Beispielsweise können zwei separate Plasmen gleichzeitig in demselben Gefäß gehalten werden oder das Plasma wird in eine dreieckige oder Schneeflocken-Form gebracht. Das Forscher*innen-Team testete die KI auch unter Realbedingungen.
KI ermöglicht flexible Bauweisen
Die Forschung soll dazu beitragen, flexiblere und neue Designs für effizientere Fusionsreaktoren entwickeln zu können. Mit dem Einsatz einer selbstlernenden KI, die das Magnetfeld eines Tokamaks kontrolliert, könnten Berechnungen deutlich schneller gemacht werden und neue Steuerelemente für künftige Fusionsreaktoren geschaffen werden, schreiben die Forscher*innen.
Damit müsste nicht für jeden Tokamak ein eigenes, individuelles Steuersystem entwickelt werden, sondern die KI kann sich einfach an das jeweilige Gerät anpassen. Die KI könnte für jedes Gerät dann die beste Konfiguration finden, um die Performance zu erhöhen und die Energieproduktion zu maximieren, heißt es im Paper, das im Fachmagazin Nature erschienen ist.