ИИ улучшил модели нагрева плазмы для термоядерного синтеза

Альваро Санчес-Виллар, ведущий автор статьи из Лаборатории плазменной физики Принстона, сообщил, что новая модель использует машинное обучение для анализа поведения электронов и ионов в плазме при нагреве ионным циклотронным диапазоном частот (ICRF). Обнаружив аномалии в данных, исследователи очистили обучающую выборку, что позволило повысить точность предсказаний.

После месяцев исследований команда идентифицировала и устранила проблему численной модели, что дало возможность получить решения, свободные от аномалий. Результаты оказались почти идентичными предсказаниям машинного обучения, даже в критических сценариях.

Эти новые модели также значительно сократили время вычислений для ICRF нагрева — с 60 секунд до 2 микросекунд, что позволит ученым быстрее исследовать возможности термоядерного синтеза в качестве практического источника энергии.