量子コンピュータが核融合エネルギー研究を加速！

核融合は、太陽が持つプロセスを利用して、ほぼ無限の炭素フリーエネルギーを提供することを約束しています。これは、気候変動に対処するための世界的な研究努力の中心にあります。マルチディシプリンの研究者チームが、この取り組みを支援するために、機械学習のツールと洞察を提供しています。MITと他の場所の科学者たちは、コンピュータビジョンモデルを使って、核融合反応を促進する条件下で現れる乱流構造を識別し、追跡する方法を開発しました。 これらの構造（フィラメントまたは「ブロブ」とも呼ばれる）の形成と動きを監視することは、反応する燃料から排出される熱と粒子の流れを理解するために重要です。これは、リアクターの壁がこれらの流れに対処するためのエンジニアリング要件を最終的に決定します。しかし、科学者たちは通常、ブロブを平均化技術を使って研究しています。これは、個々の構造の詳細を犠牲にして、集計統計を得ることを意味します。個々のブロブ情報を追跡するためには、ビデオデータで手動でマーキングする必要があります。 研究者たちは、プラズマ乱流の合成ビデオデータセットを構築し、このプロセスをより効果的で効率的にするために使用しました。彼らは、ブロブを識別し、追跡する4つのコンピュータビジョンモデルを訓練するためにそれを使用しました。彼らは、人間と同じ方法でブロブを特定するようにモデルを訓練しました。 研究者たちが訓練されたモデルを実際のビデオクリップでテストしたところ、モデルは高い精度（一部の場合では80％以上）でブロブを識別できました。また、モデルはブロブのサイズを効果的に推定し、それらが移動する速度を評価することができました。核融合実験では、何百万ものビデオフレームがキャプチャされるため、機械学習モデルを使ってブロブを追跡することで、科学者たちははるかに詳細な情報を得ることができます。