Großes Problem der Kernfusion mit KI gelöst

Eine der größten Herausforderungen bei der Kernfusion ist, das superheiße Plasma durch extrem starke Magnete in der Schwebe zu halten. Entkommt es dem Magnetfeld, bedeutet das meistens auch das Ende der Reaktion. Forscher*innen der Universität Princeton haben eine KI entwickelt, die Plasmainstabilitäten vorhersehen und entgegensteuern kann.

Ihr Machine-Learning-Algorithmus kann sogenannte Tearing-Mode-Instabilitäten 300 Millisekunden (0,3 Sekunden) erkennen, bevor sie auftreten. Das mag sich zwar nach wenig anhören, für die KI ist das allerdings genügend Zeit, um Gegenmaßnahmen einzuleiten und die Fusion aufrechtzuerhalten.

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Fusionsreaktoren heizen ein Gasgemisch aus Wasserstoffatomen so stark auf, dass die Atome - wie auf der Sonne - miteinander verschmelzen und dabei Energie freisetzen. Dieses sogenannte Plasma muss 100 Millionen Grad Celsius heiß werden, damit die Fusion stattfinden kann. Da ist so heiß, dass kein Material der Welt dem Kontakt mit dem Plasma standhalten kann, weshalb es durch Magnetfelder in der Schwebe gehalten wird.

Etliche Fusionen simuliert

Bei der Entwicklung ihrer KI fütterten die Forscher*innen ihr Programm mit Daten aus vergangenen Reaktionen und simulierten unzählige Plasmazustände. Coautor Azarakhsh Jalalvand vergleicht es in einer Aussendung mit dem Training eine*r Pilot*in: "Man würde niemandem etwas beibringen, indem man ihm den Schlüssel (für das Flugzeug, Anm. d. Redaktion) in die Hand drückt und sagt, er soll sein Bestes geben", sagt Jalalvand. "Stattdessen lässt man ihn an einem sehr komplizierten Flugsimulator üben, bis er genug gelernt habt, um das echte Ding auszuprobieren."

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Das verwendete Machine-Learning-Modell muss dafür nicht die gesamte komplexe Physik einer Kernfusion kennen. Man gibt ihm nur das Ziel vor, Plasma möglichst lange aufrechtzuerhalten. Zudem ermöglicht man der KI, bestimmte Parameter zu ändern, um das Plasma kontrollieren zu können. Zu diesen Parametern gehören etwa die Form des Plasmas und die Stärke der Strahlen, die das Plasma aufheizen.

Erfolgreicher Test am DIII-D-Tokamak

Nachdem die KI eingespielt war, wurde sie während eines Experiments mit dem DIII-D-Tokamak in San Diego getestet. "Wir haben starke Hinweise darauf, dass das Programm bei DIII-D recht gut funktioniert, aber wir brauchen mehr Daten, um zu zeigen, dass die KI in verschiedenen Situationen funktionieren kann", sagt Erstautor Jaemin Seo. 

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Durch solche KI-Programme können Forscher*innen nicht nur stabilere Reaktionen erreichen, sondern auch die zugrunde liegende Physik besser verstehen. Die Entscheidungen der KI können sich nämlich stark von der bisherigen Vorgehensweise unterscheiden. Es wäre daher interessant zu verstehen, wieso die KI so entscheidet, wie sie es tut.