Mühendisler, gerçek zamanlı olarak bir füzyon reaktörünü sabitlemek için otomatik bir sistem kullanarak beş başarılı canlı test gerçekleştirdi. Denemeler, San Diego’daki DIII-D Ulusal Füzyon Tesisinde yapıldı. Yazılım platformunun adı PACMAN olup, “Tahmin ve Kontrol için MAchine öğrenimi” anlamına geliyor.
Deneyler sırasında, platform insan müdahalesi olmadan çeşitli zorlu kontrol görevlerini yerine getirdi. Bir testte, sistem yıkıcı bir yırtılma modu kararsızlığının oluşmasından 200 milisaniye önce öngördü. Standart kontrolörler yalnızca bu tür bozuklukları başladıktan sonra tespit edebiliyor.
Standart kontrolörler daha sonra sorunu bastırmaya çalışır, ancak bu genellikle reaktör performansını düşürür. PACMAN, rahatsızlığı tamamen önlemek için reaktör ayarlarını yeterince erken değiştirdi.
Bir optimizasyon problemini çözmek
Yazılım ayrıca, daha önce tek bir çalışan formüle sahip olmayan bir optimizasyon sorununu çözdü. Reaktörün altı adet yüksek güçlü mikrodalga sisteminden oluşan gyrotron’larını koordine etti. Bu sistemler yakıtı ısıtıyor.
Program, tüm altı ünitede aynaların açısını değiştirdi ve aynı anda ışın güçlerini ayarladı güç çıkışları. Diğer denemelerde, bir pekiştirmeli öğrenme modeli ısıtma sistemlerinin tamamını kontrol etti. Platform ayrıca yakıtın kenarında ani enerji patlamalarını tahmin etti.
PACMAN, iş yükünü dört sıralı istasyona böler. “Tüm PACMAN çerçevesi tipik olarak yaklaşık 20 milisaniyede çalışır ve bu sadece bir kez yapılan bir işlem değildir” diye açıklayan ortak ilk yazar Andy Rothstein, Nuclear Fusion dergisinde yayınlanan makalede makale belirtti. “Sürekli olarak çalışır. Plazmada küçük değişiklikleri tespit edebilir ve bir insanın asla yapamayacağı şekilde ayarlamalar yapar.”
İlk olarak, yazılım reaktörden ham teşhis verilerini toplar; bunlar sıcaklık, yoğunluk ve manyetik alan verileridir. Daha sonra bir tarama rutini bu değerleri inceler, ölçüm hatalarını ortadan kaldırır ve temizlenmiş verileri paketler. Ardından, özel makine öğrenimi algoritmaları paketten ihtiyaç duydukları parametreleri alır. Bu modeller yakıtın yakın gelecekte ne yapacağını tahmin eder. Son olarak, aşağı akış kontrolörleri bu tahminleri donanım komutlarına dönüştürür; örneğin bir ısıtma ışınının ateşlenmesi gibi. Bir çıkış aşaması, ayrı komutlar arasındaki olası çakışmaları çözer, ekipman güvenliği sınırlarını uygular ve sinyalleri doğrudan reaktöre yönlendirir.
Bu montaj hattı yaklaşımı, füzyon araştırmasındaki önemli bir mühendislik kısıtlamasını çözüyor. Geleneksel bilgisayar simülasyonları plazma fiziğini büyük hassasiyetle modelleyebilir, ancak genellikle gün veya aylar sürebilir. Bu da onları sadece birkaç dakika süren canlı deneyler için çok yavaş yapar. Makine öğrenimi modelleri ise tahminleri saniyelerin kesirlerinde yapar.
Modüler tasarım ayrıca deneysel çalışmayı hızlandırır. Füzyondaki önceki makine öğrenimi projeleri sıfırdan özel olarak tasarlanmıştı, bu da bunları birbirine bağlamayı zorlaştırıyordu. PACMAN’de her model bağımsız bir modül olarak çalışır. Araştırmacılar algoritmaları değiştirebilir veya birkaç gün içinde değiştirebilir ve çevredeki yazılımı etkilemez.
Bu deneyler, tokamak reaktörlerinin içindeki temel bir zorluğun üstesinden geliyor. Bu cihazlar, güneşi bile aşan sıcaklıklara sahip süper ısıtılmış bir gaz olan plazmayı tutmak için güçlü manyetik alanlar kullanır. Yakıt, milisaniyeler içinde kararsızlıklar geliştirebilir. İnsan operatörlerin tepki vermek için birkaç saniye gerekirken, bu reaksiyonu dengede tutmak için çok yavaştır.
İnsan operatörler hala süreci denetler. Fizikçiler deneysel hedefleri tanımlar, atışlar arasında parametreleri ayarlar ve ekipman hasarını önlemek için donanım sınırlarını uygular. Geliştiriciler, bu çerçevenin diğer tokamak tesislerine kolayca taşınabileceğini ve gelecekteki ticari füzyon tasarımları için uyarlanabilir bir kontrol standardı sunabileceğini belirtiyor.
Bu Gelişmeyi Toplulukta Değerlendirin
Haber hakkındaki düşüncelerinizi, donanım deneyimlerinizi ve teknik sorularınızı topluluk üyeleriyle anlık olarak tartışın.
Bir yanıt yazın