La Fusion Nucléaire et l'IA : Une Alliance Révolutionnaire pour Sauver notre Planète !

La fusion nucléaire, qui promet une énergie pratiquement illimitée et sans émissions de carbone grâce aux mêmes processus qui alimentent le soleil, est au cœur d'un effort de recherche mondial visant à contribuer à atténuer le changement climatique. Une équipe multidisciplinaire de chercheurs apporte désormais des outils et des connaissances en matière d'apprentissage automatique pour soutenir cet effort. Des scientifiques du MIT et d'ailleurs ont utilisé des modèles de vision par ordinateur pour identifier et suivre les structures turbulentes qui apparaissent dans les conditions nécessaires pour faciliter les réactions de fusion. Le suivi de la formation et des mouvements de ces structures, appelées filaments ou « blobs », est essentiel pour comprendre les flux de chaleur et de particules provenant du combustible en réaction, ce qui détermine finalement les exigences techniques pour les parois du réacteur afin de résister à ces flux. Cependant, les scientifiques étudient généralement les blobs en utilisant des techniques de moyenne, ce qui sacrifie les détails des structures individuelles en faveur de statistiques globales. Les informations sur les blobs individuels doivent être suivies en les marquant manuellement dans les données vidéo. Les chercheurs ont créé un ensemble de données vidéo synthétique de turbulence de plasma pour rendre ce processus plus efficace et efficient. Ils l'ont utilisé pour entraîner quatre modèles de vision par ordinateur, chacun identifiant et suivant les blobs. Ils ont formé les modèles pour repérer les blobs de la même manière que le feraient les humains. Lorsque les chercheurs ont testé les modèles entraînés en utilisant de véritables extraits vidéo, les modèles ont pu identifier les blobs avec une grande précision — plus de 80 % dans certains cas. Les modèles ont également pu estimer efficacement la taille des blobs et la vitesse à laquelle ils se déplaçaient. Comme des millions de trames vidéo sont capturées lors d'une seule expérience de fusion, l'utilisation de modèles d'apprentissage automatique pour suivre les blobs pourrait donner aux scientifiques des informations beaucoup plus détaillées. « Avant, nous pouvions avoir une image macroscopique de ce que font ces structures en moyenne. Maintenant, nous avons un microscope et la puissance de calcul pour analyser un événement à la fois. Si nous prenons du recul, ce que cela révèle, c'est la puissance disponible grâce à ces techniques d'apprentissage automatique et les moyens d'utiliser ces ressources informatiques pour progresser », déclare Theodore Golfinopoulos, chercheur au MIT Plasma Science and Fusion Center et co-auteur d'un article détaillant ces approches.