MIT’den Yapay Zeka Destekli Füzyon Plazması Öngörü Modeli
MIT araştırmacıları, nükleer füzyonun ölçeklenebilir bir enerji kaynağı olarak gerçek potansiyelini ortaya koymak için bir adım daha attı. Fizik kuralları ile makine öğrenimini bir araya getirerek tokamak reaktörlerindeki plazmanın davranışını öngören yeni bir model geliştirdiler. Bu yaklaşım, yıldızların enerji üretim sürecini dünyada taklit eden füzyon reaktörlerinin daha güvenli ve verimli olması açısından kritik bir gelişme olarak görüldü.
Tokamaklar, güçlü manyetik alanlarla aşırı sıcak plazmayı hapsederek çalışan tipik füzyon cihazlarıdır. Ancak reaksiyon başladığında plazma akımını kontrol altında tutmak ve güvenli bir şekilde yavaşlatmak önemli bir zorluktur. MIT ekibinin yöntemi, bu süreci öngörülebilir ve yönetilebilir kılmayı amaçlar.
Plazmayı yapay zeka ile öngörmek için ekip, tokamak reaktörü tam kapasiteyle çalışırken plazma akımının saniyede yaklaşık 100 kilometre hızla hareket ettiğini ve sıcaklığın 100 milyon santigrat dereceye ulaştığını kaydetti. Bu yoğun koşullar altında ani kapanışlar mümkün değildir; kapanışlar, aşamalı bir soğutma ile gerçekleştiriliyor. Ancak bu süreç, iç yüzeyde yoğun ısı akışlarına ve dolayısıyla çiziklere yol açabiliyor. Yüksek maliyetler nedeniyle deneyler sınırlı olduğundan, verimliliği artırmak için ekip yenilikçi bir yol benimsedi: temel fizik modelleriyle makine öğrenimi algoritmasını birleştirerek, deneylerden elde edilen verileri kullanarak bir öngörü modeli geliştirmek.
Veriler, İsviçre’deki TCV (Tokamak à Configuration Variable) deneysel tesisinden alınan plazma başlangıç sıcaklığı, enerji düzeyleri ve süreç içindeki değişimleri içeriyor. Elde edilen bilgilerle operatörlere rehberlik eden plazma yörüngeleri tasarlandı ve bu yörüngeler, reaksiyon süresince plazmanın davranışını öngörerek cihazı güvenli bir şekilde durdurmayı sağladı. Model, TCV üzerinde yapılan denemelerde defalarca test edildi ve reaktörü daha istikrarlı biçimde soğutmayı mümkün kıldı.
