Fusion und KI: Die perfekte Kombination für unbegrenzte Energie!

Fusion, die nahezu unbegrenzte, CO2-freie Energie verspricht und auf denselben Prozessen basiert, die die Sonne antreiben, steht im Mittelpunkt einer weltweiten Forschungsbemühung, die dazu beitragen könnte, den Klimawandel einzudämmen. Ein multidisziplinäres Team von Forschern bringt nun Werkzeuge und Erkenntnisse aus dem maschinellen Lernen ein, um diese Bemühungen zu unterstützen. Wissenschaftler vom MIT und anderen Institutionen haben Computer-Vision-Modelle verwendet, um turbulente Strukturen zu identifizieren und zu verfolgen, die unter den Bedingungen entstehen, die für Fusionsreaktionen erforderlich sind. Die Überwachung der Bildung und Bewegungen dieser Strukturen, auch Filamente oder "Blobs" genannt, ist wichtig, um die Wärme- und Teilchenströme zu verstehen, die aus dem reagierenden Brennstoff austreten. Dies bestimmt letztendlich die technischen Anforderungen an die Reaktorwände, um diesen Strömen standzuhalten. Die Forscher haben einen synthetischen Datensatz von Plasmaturbulenzen erstellt, um diesen Prozess effektiver und effizienter zu gestalten. Sie verwendeten ihn, um vier Computer-Vision-Modelle zu trainieren, die jeweils Blobs identifizieren und verfolgen. Als die Forscher die trainierten Modelle anhand von realen Videoclips testeten, konnten die Modelle Blobs mit hoher Genauigkeit identifizieren - in einigen Fällen mehr als 80 Prozent. Die Modelle konnten auch effektiv die Größe der Blobs und die Geschwindigkeiten, mit denen sie sich bewegten, abschätzen. Da während eines einzigen Fusionsversuchs Millionen von Videobildern aufgenommen werden, könnten maschinelle Lernmodelle den Wissenschaftlern viel detailliertere Informationen liefern. "Früher konnten wir ein makroskopisches Bild davon bekommen, was diese Strukturen im Durchschnitt tun. Jetzt haben wir ein Mikroskop und die Rechenleistung, um ein Ereignis nach dem anderen zu analysieren. Wenn wir einen Schritt zurücktreten, zeigt dies die Leistungsfähigkeit dieser maschinellen Lernverfahren und Wege, wie wir diese Rechenressourcen nutzen können, um Fortschritte zu erzielen", sagt Theodore Golfinopoulos, Forschungswissenschaftler am MIT Plasma Science and Fusion Center und Mitautor einer Studie, die diese Ansätze beschreibt.