Le pouvoir de fusion pratique qui peut fournir une énergie propre et propre pourrait être un pas de plus grâce à l'intelligence artificielle. Les scientifiques du Lawrence Livermore National Laboratory ont développé un modèle d'apprentissage en profondeur qui prédisait avec précision les résultats d'une expérience de fusion nucléaire menée en 2022. Des prédictions précises peuvent aider à accélérer la conception de nouvelles expériences et à accélérer la quête de cette source d'énergie pratiquement illimitée.
Dans un article publié dans ScienceLes chercheurs décrivent comment leur modèle d'IA prédit avec une probabilité de 74% que l'allumage était le résultat probable d'une petite expérience de fusion de 2022 à l'installation nationale d'allumage (NIF). Il s'agit d'une avancée significative car le modèle a pu couvrir plus de paramètres avec une plus grande précision que les supercalculateurs traditionnels.
Actuellement, l'énergie nucléaire provient de la fission nucléaire, qui génère de l'énergie en divisant les atomes. Cependant, il peut produire des déchets radioactifs qui restent dangereux pendant des milliers d'années. La fusion génère de l'énergie en fusionnant les atomes, similaires à ce qui se passe à l'intérieur du soleil. Le processus est plus sûr et ne produit aucun déchet radioactif à long terme. Bien qu'il s'agisse d'une source d'énergie prometteuse, il est encore loin d'être une technologie commerciale viable.
Pour atteindre la fusion, les scientifiques doivent constamment concevoir et exécuter des expériences coûteuses et complexes. Cependant, les simulations traditionnelles des superordinateurs ne peuvent pas prédire toute la physique impliquée et luttent pour prévoir les résultats de nouveaux designs non testés. C'est là que l'IA est potentiellement changeant la donne.
Pour développer leur modèle, les scientifiques ont construit un ensemble de données de plus de 150 000 simulations informatiques. Vous pouvez le considérer comme une énorme bibliothèque d'expériences virtuelles. Ils ont ensuite formé des réseaux de neurones profonds pour apprendre de cette bibliothèque, leur permettant de prédire rapidement les résultats que des simulations à grande échelle auraient produit. Pour rendre les prédictions plus précises, l'équipe a utilisé une méthode statistique appelée inférence bayésienne pour combiner les résultats de la simulation avec des données expérimentales du monde réel.
« Notre modèle prédictif combine des données et des simulations de physique complexes pour faire des prévisions de performance ICF (fusion de confinement inertielle) lorsqu'ils sont extrapolés sur des régimes expérimentalement non testés », a écrit les scientifiques dans leur document de recherche.
La recherche de Fusion Power dure depuis des décennies, et personne ne sait quand il deviendra une réalité. Ainsi, tout outil qui peut accélérer ce processus est le bienvenu. En permettant aux chercheurs de tester rapidement et avec précision leurs conceptions expérimentales à l'avance, ce modèle d'IA pourrait économiser un temps important et des dollars de recherche, rapprochant le monde d'un futur alimenté par une énergie propre et illimitée.
Écrit pour vous par notre auteur Paul Arnold, édité par Gaby Clark, et vérifié et révisé par Robert Egan – cet article est le résultat d'un travail humain minutieux. Nous comptons sur des lecteurs comme vous pour garder le journalisme scientifique indépendant en vie. Si ce rapport vous importe, veuillez considérer un don (surtout mensuel). Vous obtiendrez un sans publicité compte comme un remerciement.
