Американский университет учредил посевной фонд термоядерной энергии для поддержки четырёх междисциплинарных исследований

Институт термоядерных исследований Техасского университета в Остине (The University of Texas at Austin) недавно запустил посевной фонд термоядерной энергии для поддержки четырёх междисциплинарных исследовательских проектов. Соответствующие проекты объединят команды по физике плазмы, инженерии и вычислительным наукам для проведения исследований по вопросам управления, материалов, удержания частиц и моделирования краевой плазмы, с которыми сталкиваются такие термоядерные установки, как токамаки.

Фонд совместно финансируется Институтом термоядерных исследований Техасского университета в Остине (Institute for Fusion Studies, IFS), Институтом вычислительной инженерии и наук Оден (Oden Institute for Computational Engineering and Sciences) и Инженерной школой Кокрелла (Cockrell School of Engineering). Каждый проект возглавляет главный исследователь из Института Оден или Инженерной школы Кокрелла совместно с со-главным исследователем из Института термоядерных исследований, и будет финансировать одного аспиранта для проведения двухлетнего исследования.

В последние годы разработки в области термоядерной энергии постоянно активизируются. Министерство энергетики США (DOE) поддерживает соответствующие исследования через такие механизмы, как Механизм инновационных исследований в области термоядерного синтеза (Fusion Innovation Research Engine, FIRE), и исследователи Института термоядерных исследований Техасского университета в Остине уже участвуют в двух совместных проектах. Министерство энергетики США также запустило программу «Genesis», поддерживающую университеты, национальные лаборатории и промышленность в использовании искусственного интеллекта для ускорения коммерциализации термоядерной энергии.

Из четырёх проектов, получивших финансирование, три будут сосредоточены на изучении моделей-агентов искусственного интеллекта, заменяющих часть трудоёмких крупномасштабных высокоточных вычислений обучающими данными, чтобы снизить вычислительные затраты и время при сохранении точности результатов.

В направлении управления плазмой исследовательская группа планирует создать цифровую модель-двойник плазмы токамака на основе косвенных разреженных измерений, получая в реальном времени трёхмерную форму, положение и другие ключевые параметры плазмы, а также использовать их для оптимизации управления магнитными катушками. В проекте участвуют Диего дель-Кастильо-Негрете (Diego del-Castillo-Negrete) из Института термоядерных исследований, Омар Гаттас (Omar Ghattas) из Института Оден и Инженерной школы Кокрелла и другие; цель — создание более быстрых и надёжных инструментов оптимизации управления в реальном времени. Исследователи надеются в будущем протестировать соответствующие модели на таких установках, как токамак с переменной конфигурацией TCV в Лозанне (Швейцария) или токамак DIII-D компании General Atomics.

В направлении материалов для компонентов, обращённых к плазме, исследовательская группа будет использовать крупномасштабное компьютерное моделирование для скрининга кандидатных материалов из жидкометаллических сплавов. Плазма внутри термоядерного реактора создаёт интенсивные тепловые потоки, излучение и высокоэнергетические частицы, которые могут повреждать стенки и другие компоненты, обращённые к плазме. Одиночные жидкие металлы с трудом удовлетворяют всем требованиям к характеристикам одновременно, поэтому исследователи оценят поведение лития, индия, галлия, олова и других жидких металлов при образовании сплавов с другими материалами, а также используют данные моделирования для обучения моделей машинного обучения с целью прогнозирования поведения материалов на более длительных временных масштабах. В проекте участвуют Дэвид Хатч (David Hatch), Нараяна Алуру (Narayana Aluru), Лю Юаньюэ (Yuanyue Liu) и другие.

В направлении удержания альфа-частиц исследователи разработают модель-агент искусственного интеллекта для отслеживания траекторий высокоэнергетических альфа-частиц. Утечка альфа-частиц может влиять на температуру и плотность, необходимые плазме для поддержания термоядерного синтеза; традиционное моделирование орбит частиц требует больших вычислительных затрат и затрудняет многократные итерации на ранних стадиях проектирования. Команда проекта надеется, что новая модель повысит эффективность соответствующих вычислений более чем на порядок, позволяя включать оценку удержания альфа-частиц в процесс оптимизации проектирования термоядерных установок на более ранних этапах.

Четвёртый проект сосредоточен на краевой области плазмы токамака, а именно на моделировании скрейп-слоя. Дивертор отвечает за отвод избыточного тепла и высокоэнергетических частиц, и его конструкция требует точного понимания поведения краевой плазмы. Из-за сложности физических процессов в этой области существующие высокоточные моделирования часто требуют значительных вычислительных затрат. Исследовательская группа планирует внедрить новые численные методы для разработки более быстрых и экономичных высокоточных инструментов моделирования, обеспечивающих поддержку проектирования краевой плазмы и дивертора термоядерных реакторов.