核聚變反應(yīng)堆技術(shù)能夠以安全和可持續(xù)的方式滿足我們未來的電力需求 。 數(shù)值模型（Numerical models）能夠為研究人員提供關(guān)于聚變等離子體行為的信息， 以及關(guān)于反應(yīng)堆設(shè)計和運行有效性的寶貴見解 。 不過， 要求大量的等離子體相互作用進行建模， 需要一些專門的模型， 而這些模型的速度不足以提供反應(yīng)堆設(shè)計和運行的數(shù)據(jù) 。
來自埃因霍溫理工大學(xué)應(yīng)用物理系核聚變科學(xué)與技術(shù)組的 Aaron Ho 利用機器學(xué)習(xí)的方法， 來加快堆芯等離子體湍流傳輸?shù)臄?shù)值模擬 。 他于 3 月 17 日進行了博士論文答辯 。
核聚變反應(yīng)堆研究的最終目標(biāo)是以經(jīng)濟可行的方式實現(xiàn)凈功率的提升 。 為了達到這個目標(biāo)， 已經(jīng)建造了大型復(fù)雜的裝置， 但隨著這些裝置變得越來越復(fù)雜， 對其運行采取預(yù)測優(yōu)先的方法變得越來越重要 。 這樣可以減少運行效率低下的情況， 并保護設(shè)備不受嚴(yán)重?fù)p壞 。
視頻來自于核聚變講座
為了模擬這樣的系統(tǒng)， 需要能夠捕捉到融合裝置中所有相關(guān)現(xiàn)象的模型， 這些模型要足夠準(zhǔn)確， 以便預(yù)測可以用來做出可靠的設(shè)計決策， 并且要足夠快， 以快速找到可行的解決方案 。
在他的博士研究中， Aaron Ho 通過使用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型開發(fā)了一個滿足這些標(biāo)準(zhǔn)的模型 。 這種技術(shù)有效地讓模型以數(shù)據(jù)收集為代價， 同時保留了速度和精度 。 該數(shù)值方法被應(yīng)用于一個減階湍流模型QuaLiKiz， 該模型可以預(yù)測微湍流引起的等離子體傳輸量 。 這種特殊的現(xiàn)象是托卡馬克等離子體裝置中最主要的傳輸機制 。 遺憾的是， 它的計算也是目前托卡馬克等離子體建模的限速因素 。
Ho 成功地用 QuaLiKiz 評價訓(xùn)練了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型， 同時將實驗數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練輸入 。 然后將得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耦合到一個更大的集成建模框架 JINTRAC 中， 以模擬等離子體裝置的核心 。
通過用Ho的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型替換原有的QuaLiKiz模型， 并對比結(jié)果， 對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能進行了評估 。 與原來的 QuaLiKiz 模型相比， Ho 的模型考慮了更多的物理模型， 重復(fù)結(jié)果的精度在 10% 以內(nèi)， 并且將模擬時間從 16 個核心的 217 個小時減少到單核心的2個小時 。
然后為了檢驗?zāi)Ｐ驮谟?xùn)練數(shù)據(jù)之外的有效性， 在等離子體升壓場景下， 利用耦合系統(tǒng)進行優(yōu)化練習(xí)， 對模型進行了原理驗證 。 這項研究使人們對實驗觀測背后的物理學(xué)有了更深的理解， 并強調(diào)了快速、準(zhǔn)確和詳細(xì)的等離子體模型的好處 。
【人工智能讓核聚變反應(yīng)堆計算速度變得更快】最后， Ho建議， 該模型可以擴展到控制器或?qū)嶒炘O(shè)計等進一步應(yīng)用 。 他還建議將該技術(shù)擴展到其他物理模型， 因為據(jù)觀察， 湍流傳輸預(yù)測不再是限制因素 。 這將進一步提高綜合模型在迭代應(yīng)用中的適用性， 并能進行必要的驗證工作， 使其能力更接近于真正的預(yù)測模型 。
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