2025. október 16. – A fúziós energia, amely a Nap működésének alapja, ígéretes megoldást kínál a tiszta, bőséges és biztonságos energia előállítására, anélkül, hogy hosszú életű radioaktív hulladék keletkezne. Azonban a Földön történő megvalósítása komoly kihívásokat rejt magában: több mint 100 millió Celsius-fokos plazma stabilizálása egy fúziós reaktorban rendkívül összetett fizikai probléma. Ezt a kihívást a mesterséges intelligencia (MI) segítségével igyekeznek megoldani.
Új kutatási partnerség a Commonwealth Fusion Systems-szel
A Google DeepMind bejelentette együttműködését a Commonwealth Fusion Systems-szel (CFS), amely globális vezető szerepet tölt be a fúziós energia fejlesztésében. A CFS az SPARC nevű kompakt és erőteljes tokamak gépével gyorsabb utat kíván nyitni a tiszta, biztonságos és gyakorlatilag korlátlan fúziós energia felé.
Mi is az SPARC? Az SPARC egy olyan mágneses fúziós reaktor, amely nagy hőmérsékletű szupervezető mágneseket használ, és célja, hogy elsőként érje el az úgynevezett „breakeven” állapotot – vagyis azt, amikor a fúzióból származó energia meghaladja az azt fenntartó energiát. Ez kulcsfontosságú mérföldkő a kereskedelmi fúziós energia megvalósítása felé.
Mesterséges intelligencia alkalmazása a plazma irányításában
A Google DeepMind korábbi áttörései között szerepel az MI-alapú plazmakontroll, amelyet az EPFL svájci plazmaközponttal közösen fejlesztettek ki. Mély megerősítéses tanulás segítségével sikerült stabilizálni bonyolult plazmaformákat egy tokamak mágneses rendszerének irányításával.
Ezen felül kifejlesztették a TORAX nevű gyors és differenciálható plazmaszimulátort JAX programozási nyelven, amely lehetővé teszi komplex fizikai folyamatok hatékony modellezését és optimalizálását.
TORAX: A plazmaszimuláció új dimenziója
A tokamak teljesítményének optimalizálásához elengedhetetlen megérteni, hogyan áramlik a hő, az elektromos áram és az anyag a plazma magjában, valamint ezek kölcsönhatását a környező rendszerekkel. A TORAX ezt teszi lehetővé: több millió virtuális kísérlet lefuttatásával segíti a CFS csapatát abban, hogy még az SPARC bekapcsolása előtt finomhangolják működési terveiket.
Devon Battaglia, a CFS fizikai műveletek vezetője így nyilatkozott: „A TORAX egy professzionális, nyílt forráskódú plazmaszimulátor, amely rengeteg időt takarított meg nekünk az SPARC szimulációs környezetének kialakításában és futtatásában.”
Az optimális energia elérésének gyors útja
A tokamak működtetése során számtalan paramétert kell beállítani – például mágneses tekercsek áramát, üzemanyag-befecskendezést vagy fűtési teljesítményt. Ezek kézi optimalizálása rendkívül időigényes lehet.
Az MI-alapú megközelítés – TORAX szimulációval kombinálva – lehetővé teszi, hogy mesterséges intelligencia ügynökök milliónyi lehetséges működési forgatókönyvet vizsgáljanak meg gyorsan és hatékonyan. Így megtalálhatók azok az optimális beállítások, amelyek maximalizálják az energiatermelést miközben betartják az üzemeltetési korlátokat.
Ezzel jelentősen növelhető az SPARC sikerességének esélye már az első naptól kezdve, még mielőtt teljes kapacitással működésbe lépne.
Valós idejű irányítás mesterséges intelligenciával
A korábbi kutatások bizonyították, hogy megerősítéses tanulással hatékonyan lehet irányítani egy tokamak mágneses konfigurációját. Most ezt továbbfejlesztve egyszerre optimalizálják több tényezőt is – például maximalizálják a fúziós teljesítményt és kezelik az SPARC által kibocsátott hőt.
Az SPARC működése során hatalmas mennyiségű hőt bocsát ki koncentrált területeken, amelyeket védeni kell. Egy lehetséges stratégia ennek kezelésére az úgynevezett mágneses „söprés”, amellyel ezt a hőt eloszlatják a reaktor falán.
A jelenlegi kutatási szakaszban azt vizsgálják, hogyan tanulhatnak meg megerősítéses tanulási algoritmusok dinamikusan szabályozni a plazmát úgy, hogy hatékonyan osszák el ezt a hőt. A jövőben ezek az MI rendszerek képesek lesznek komplexebb adaptív stratégiák kidolgozására is, amelyek túlmutatnak bármilyen mérnöki megoldáson.
Közös jövőkép: tisztább és fenntarthatóbb energia
A Google nemcsak kutatási partnerként vesz részt ebben az együttműködésben, hanem befektetett is a CFS-be, támogatva ezzel tudományos és mérnöki áttöréseiket valamint technológiájuk kereskedelmi hasznosítását.
A jövőre nézve céljuk nem csupán az SPARC működésének optimalizálása: alapokat építenek ahhoz, hogy az MI intelligens és adaptív rendszerekként szolgáljon majd a következő generációs fúziós erőművek központjában.
Ez csak kezdet – izgatottan várjuk, hogy újabb mérföldkövekről számolhassunk be ezen izgalmas együttműködés során. Az MI és a fúzió együttes erejével egy tisztább és fenntarthatóbb energiajövőt építünk mindannyiunk számára.
Köszönetnyilvánítás
E munkát a Google DeepMind és a Commonwealth Fusion Systems közösen végezte. A Google DeepMind részéről hozzájárultak többek között David Pfau, Sarah Bechtle és Ian Goodfellow; míg a CFS részéről Devon Battaglia és Tom Looby vezették a projektet.
Külön köszönet illeti Pushmeet Kohli-t és Bob Mumgaard-ot támogatásukért. Az SPARC létesítmény képei és renderelései szerzői jogvédelem alatt állnak (2025 Commonwealth Fusion Systems).
Forrás: https://deepmind.google/discover/blog/bringing-ai-to-the-next-generation-of-fusion-energy/