15. Januar 2018 | Allgemein, Neuigkeiten
Posted by aisolab

Künstliche Intelligenz beschleunigt den Fortschritt hin zu effizienten Fusionsreaktionen

Die Fusion aus Atomkernen könnte eine der Lösungen zukünftiger Energieprobleme werden und stellt möglicherweise einen wichtigen Fortschritt in der technologischen Entwicklung der Menschheit dar. Noch sind die Fusionreaktionen schwer zu kontrollieren, potentiell beschädigen sie die sogenannten Tokamaks, die Fusionsreaktoren, die Energie mittels Magnetfeldern aus Plasma gewinnen. Jederzeit können Störungen der Reaktionen geschehen, die den Ablauf der Fusion unterbrechen. Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, diese Störungen vorherzusehen und richtig auf sie zu reagieren, so dass die Schäden sich gering halten und der Ablauf so flüssig wie möglich vonstatten geht. Wissenschaftler sind dabei, solche Computerprogramme zu entwickeln, die es ihnen ermöglichen, Vorhersagen über das Verhalten des Plasmas zu tätigen.

Wissenschaftler der Princeton University und des Princeton Plasma Physics Laboratory des U. S. Department of Energy führen erste Versuche mit der künstlichen Intelligenz durch, um die Fähigkeit zur Vorhersage durch die Software zu testen. Die Gruppe wird angeführt von William Tang, einem namhaften Physiker und Professor an der Princeton University. Er und sein Team entwickeln den Code für ITER, dem „International Thermonuclear Experimental Reactor“ in Frankreich. Ihr Ziel ist es, die Einsetzbarkeit von künstlicher Intelligenz in diesem Bereich der Wissenschaft zu demonstrieren. Die Software nennt sich „Fusion Recurrent Neural Network“, kurz FRNN, und setzt eine Form des Deep Learnings ein. Hierbei handelt es sich um eine verbesserte Variante des Machine Learnings, die wesentlich mehr Daten verarbeiten kann. FRNN ist besonders gut darin, sequentielle Daten auszuwerten, die über weitreichende Muster verfügen. Bei dem Team handelt es sich um das erste, das ein Programm mit Deep Learning einsetzt, um die komplexen Vorgänge bei den Fusionreaktionen vorherzusagen.

Mit dieser Herangehensweise konnte das Team akkuratere Vorhersagen tätigen als zuvor. Bisher haben sich die Experten am Joint European Torus in Großbritannien versucht, dem größten Tokamak im Betrieb. Bald soll es sich ITER stellen. Für ITER soll die Entwicklung der künstlichen Intelligenz des Fusion Recurrent Neural Network so weit entwickelt sein, dass sie bis zu 95% korrekte Vorhersagen treffen kann, wenn sich Störfälle einstellen. Gleichzeitig soll das Programm weniger als 3% falsche Alarme geben. Das Deep Learning Programm wird über GPUs betrieben, „Graphic Processing Units“, im Gegensatz zu leistungsschwächeren CPUs. Diese ermöglichen es, tausende Programme gleichzeitig laufen zu lassen. Eine fordernde Arbeit für die Hardware, die auf verschiedene GPUs verteilt werden muss. Dafür wird der zurzeit schnellste Supercomputer der Vereinigten Staaten benutzt, in der Oak Ridge Leadership Computing Facility.

Ursprünglich wurden die ersten Versuche auf den Rechnern der Princeton University durchgeführt, wo sich zeigte, dass die künstliche Intelligenz des FRNN durchaus in der Lage ist, die riesigen Datenmengen zu verarbeiten und hilfreiche Vorhersagen zu treffen. Damit leistet die künstliche Intelligenz der Wissenschaft einen wertvollen Dienst, indem es das Verhalten des Plasmas haargenau vorhersagen kann. FRNN soll bald bei Tokamaks überall auf der Welt eingesetzt werden und einen wichtigen Beitrag beim Fortschritt der Menschheit leisten.

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