Uma equipe da Universidade de Princeton - que inclui engenheiros, físicos e cientistas de dados da instituição e do Laboratório de Física de Plasma de Princeton - desenvolveu com sucesso um modelo de inteligência artificial (IA) capaz de prever e prevenir instabilidades específicas do plasma, conhecidas como instabilidades do modo de rasgamento, em tempo real dentro de reatores de fusão tokamak. Este avanço representa um passo significativo no controle das reações de fusão e na manutenção de regimes de plasma estáveis e de alta potência, essenciais para tornar a energia de fusão uma fonte de energia viável e não poluente.
IA prevê e previne instabilidades em reatores de fusão, abrindo caminho para energia limpa
A pesquisa concentra-se em prever e evitar instabilidades do modo de rasgamento, que podem perturbar as linhas de campo magnético dentro do plasma, levando à fuga do plasma e à interrupção da reação de fusão.
O modelo de inteligência artificial, treinado com dados experimentais passados, pode prever essas instabilidades até 300 milissegundos antes, permitindo ajustes em tempo real nos parâmetros de operação do reator para manter o equilíbrio do plasma.
O controlador de IA foi testado no DIII-D National Fusion Facility em San Diego, demonstrando sua eficácia em apoiar reações de fusão estáveis ajustando dinamicamente a forma do plasma e as entradas de energia do reator.
O modelo de IA oferece uma abordagem mais dinâmica e proativa para controlar as reações de fusão do que os métodos atuais, potencialmente aumentando a eficiência e a segurança dos reatores de fusão.
Esta pesquisa fornece um quadro fundamental para empregar IA para lidar com uma ampla gama de instabilidades do plasma, superando obstáculos significativos para alcançar reações de fusão sustentadas.
A implementação bem-sucedida do modelo de IA abre caminho para mais coleta de evidências, expansão para outros reatores tokamak e o desenvolvimento de controladores de IA mais abrangentes capazes de gerenciar múltiplas instabilidades simultaneamente.
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Este post foi modificado pela última vez em 22 de fevereiro de 2024 14:31
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