Bir füzyon cihazının içindeki plazma, saniyenin birkaut binde biri içinde kararsız hale gelebilir — bir insan operatörün müdahale edemeyeceği kadar hızlı. Princeton Üniversitesi ve ABD Enerji Bakanlığı'na bağlı Princeton Plazma Fizik Laboratuvarı (PPPL) araştırmacıları, yapay zekanın bu açığı kapatabildiğini gösterdiklerini söylüyor.
Nuclear Fusion dergisinde yayımlanan makalede ekip, PACMAN'ı (Prediction And Control using MAchiNe learning — Makine Öğrenimiyle Tahmin ve Kontrol) tanımlıyor: birden fazla makine öğrenimi modelinin doğrudan bir tokamak'ın kontrol sistemine bağlanıp sürekli bir döngüde birlikte çalışmasını sağlayan bir yazılım çerçevesi. Döngünün tamamı tipik olarak yaklaşık 20 milisaniyede çalışıyor — ve kesintisiz işleyerek ısıtmayı, mıknatısları ve gaz enjektörlerini hiçbir insanın yapamayacağı hızda ayarlıyor.
'Plazmayı milisaniye zaman ölçeklerinde modelleyebilmenin tek yolu makine öğrenimi modelleri' diyor ortak başyazar Hiro Farre Kaga. 'Bu modellerin hızı, kontrol için kilit önemde.'
Çerçeve bir montaj hattı gibi çalışıyor: sıcaklık, yoğunluk ve manyetik sinyaller gibi canlı ölçümleri topluyor; hatalara karşı denetliyor; yapay zeka modellerinin plazmanın mevcut ve olası gelecekteki durumunu tahmin etmesini sağlıyor; kontrolörler ısıtma demetini güçlendirmek gibi eylemleri belirliyor; son olarak çakışan komutları çözümlüyor, katı donanım güvenlik sınırlarını uyguluyor ve onaylanan talimatları makineye gönderiyor.
PACMAN, San Diego'daki DIII-D Ulusal Füzyon Tesisi tokamak'ında beş deneyde test edildi. Bu deneylerde pekiştirmeli öğrenmeyle eğitilmiş bir yapay zeka modeli ısıtma sistemlerinin kontrolünü tamamen devraldı; sistem hızlı parçacıkların sürdüğü dalgaları tespit edip kontrol etti; yoğunluğu ve dönüşü araştırmacıların belirlediği hedeflere ayarladı; ve DIII-D'nin altı jirotronunu aynı anda koordine ederek aynalarını gerçek zamanlı hareket ettirdi — daha önce hiçbir algoritmanın başaramadığı bir şey.
En çarpıcı sonuç bir yırtılma moduyla (tearing mode) ilgiliydi: füzyon atışını bitirebilen bir plazma kararsızlığı. Geleneksel kontrolörler yırtılma modunu ancak başladıktan sonra tanıyıp bastırmaya çalışır ve bu da performans kaybına yol açar. PACMAN deneylerinden birinde bir model, kararsızlığı yaklaşık 200 milisaniye önceden tahmin etti — plazmayı değiştirip bozulmanın hiç oluşmaması için yeterli süre.
Alan için en az bunun kadar önemli olan çerçevenin modülerliği. İlk modelin entegrasyonu aylar sürdü; ikincisi günler. Araştırmacılar artık yeni bir modelin yaklaşık bir hafta içinde eklenebildiğini, değiştirilebildiğini veya paralel çalıştırılabildiğini, bunun da yapay zeka plazma kontrolünü tek seferlik gösterilerden füzyon topluluğunun ortak altyapısına dönüştürdüğünü söylüyor. Ekip, kontrolün insanlarda kaldığını vurguluyor: model ne önerirse önersin donanım güvenlik sınırları geçerli; fizikçiler her atışı inceliyor ve araştırmacılar her deneyden önce hedefleri belirliyor.
Geliştiriciler, çerçevenin henüz tasarlanmamış makineler dahil diğer tokamak'lara uyarlanabileceğine inanıyor — geleceğin füzyon santrallerinin içindeki milisaniyelik kararların yapay zeka tarafından verilebileceğinin, insanların da varış noktasını belirlediğinin bir işareti daha.
