Группа учёных из Управления по атомной энергии Великобритании, Университета имени Йоханнеса Кеплера в Линце и компании Emmi AI разработала инструмент искусственного интеллекта под названием GyroSwin, способный создавать симуляции до 1000 раз быстрее традиционных вычислительных методов.

Магнитный термоядерный синтез рассматривается как перспективная технология для устойчивого и безуглеродного энергоснабжения. Однако для достижения синтеза установкам необходимо удерживать плазму при экстремальных температурах с помощью мощных магнитов. Контроль турбулентности в плазме представляет собой ключевую проблему термоядерного синтеза, что требует её точного моделирования.

Специалисты по физике плазмы опираются на современные численные симуляции, использующие пятимерную (5D) гирокинетику, включающую три пространственных измерения плюс два дополнительных измерения, учитывающих параллельную и перпендикулярную составляющие скорости частиц в плазме. Данный 5D-подход требует огромных вычислительных мощностей суперкомпьютеров. Традиционные симуляции крайне медленны и ресурсоёмки, что существенно удлиняет циклы проектирования и разработки. Ранее вычислительные методы моделировали плазму путём активного расчёта сложной динамики её поведения.

Инструмент GyroSwin применяет современные методы искусственного интеллекта для изучения динамики пятимерного моделирования, и создаваемые им суррогатные модели могут выполняться за секунды, в отличие от часов или даже дней, требуемых для традиционных симуляций. Обучение системы проводилось на шести терабайтах данных. Такая скорость позволяет значительно быстрее и гибче прогнозировать турбулентность плазмы, что критически важно для оптимизации конструкции термоядерных установок.

«Проектирование, разработка и эксплуатация термоядерной электростанции потребует проведения миллионов симуляций плазмы, — заявил Роб Акерс, директор вычислительных программ UKAEA. — Сокращение времени выполнения расчётов с часов или дней до минут или секунд при сохранении достаточной точности будет необходимым условием для управления этой задачей. Таким образом, передовые инструменты на основе ИИ, подобные GyroSwin, демонстрируют значительный потенциал для кардинального сокращения сроков получения решений и снижения затрат».

Обработка пятимерных данных ранее не осуществлялась с помощью суррогатных моделей искусственного интеллекта, и GyroSwin превосходит другие методы ИИ, с которыми проводилось сравнение, как отметили в UKAEA. Это повышение производительности достигнуто благодаря тому, что GyroSwin сохраняет ключевую физическую информацию о термоядерной плазме, включая пространственный масштаб флуктуаций и сдвиговые течения, способные снижать турбулентность, — все эти параметры критически важны для физической интерпретируемости моделирования плазмы.

В настоящее время Управление по атомной энергии Великобритании исследует возможности применения расширенных функций GyroSwin для реакторов следующего поколения, таких как сферический токамак для производства энергии STEP, где для оптимизации сценариев управления плазмой с учётом количественной оценки неопределённостей потенциально могут потребоваться миллионы симуляций. По мере включения в модели более сложной физики, соответствующей условиям энергетического реактора, расчёты становятся ещё более продолжительными, что делает необходимость высокоскоростного моделирования плазмы крайне актуальной.

Данный проект по разработке GyroSwin частично финансировался в рамках международного вычислительного компонента правительственной программы Великобритании «Будущее термоядерного синтеза» (Fusion Futures Programme).