ИИ-фреймворк PACMAN обеспечивает управление термоядерной плазмой на миллисекундном уровне в США

Искусственный интеллект PACMAN, разработанный исследователями Принстонской лаборатории физики плазмы (PPPL) Министерства энергетики США и Принстонского университета (Princeton University), прошёл пять экспериментальных проверок в реальных термоядерных экспериментальных системах. Этот фреймворк способен выполнять обработку данных, прогнозирование состояния и вывод управляющих команд примерно за 20 миллисекунд для противодействия быстро развивающимся неустойчивостям в термоядерной плазме.

Это художественная интерпретация ИИ-фреймворка PACMAN для термоядерных систем. (Иллюстрация: Kyle Palmer / отдел коммуникаций PPPL)

PACMAN расшифровывается как “прогнозирование и управление на основе машинного обучения”. Соответствующие разработки и предварительные результаты экспериментов опубликованы в журнале «Ядерный синтез». Исследовательская группа отмечает, что температура, плотность и устойчивость плазмы в токамаке требуют непрерывной регулировки; такие параметры, как системы нагрева, магниты и впрыск газа, могут влиять на состояние разряда. Некоторые возмущения плазмы могут нарастать за миллисекунды, и традиционное ручное управление не успевает своевременно реагировать.

Ядро этого фреймворка заключается в подключении нескольких моделей машинного обучения и контроллеров к одному контуру управления. Система сначала собирает данные измерений токамака в реальном времени, включая температуру, плотность и магнитные сигналы; затем проверяет ошибки данных и выполняет их обработку; на основе этого модели машинного обучения прогнозируют текущее состояние плазмы или предстоящие изменения; контроллеры затем вычисляют операционные команды, такие как регулировка пучков нагрева; наконец, выходной блок координирует конфликты команд между различными контроллерами, выполняет аппаратные ограничения безопасности и отправляет управляющие команды на установку.

Исследовательская группа провела пять экспериментов на токамаке Национального термоядерного комплекса DIII-D (DIII-D National Fusion Facility) в США. В ходе экспериментов PACMAN обеспечил управление системой нагрева с помощью модели искусственного интеллекта, обученной методом обучения с подкреплением, предсказал энергетические всплески на краю плазмы, обнаружил и регулировал плазменные волны, возбуждаемые высокоэнергетичными частицами, а также регулировал плотность и состояние вращения плазмы, приближая их к заданным целевым значениям.

В одном из экспериментов модель машинного обучения предсказала неустойчивость типа «разрыв моды» примерно за 200 миллисекунд, что позволило системе скорректировать состояние плазмы до формирования неустойчивости. Исследователи отмечают, что традиционные контроллеры обычно могут лишь подавлять разрыв моды после его появления, что может приводить к значительному ухудшению характеристик плазмы. PACMAN также одновременно управлял шестью гиротронами установки DIII-D, выполняя заданные цели управления за счёт регулировки направления зеркал и мощности гиротронов в реальном времени.

Исследователи подчёркивают, что PACMAN не означает полной замены человека искусственным интеллектом. Фреймворк включает встроенные аппаратные и эксплуатационные ограничения безопасности; рекомендации по управлению, предлагаемые моделями искусственного интеллекта, должны выполняться в установленных пределах; после каждого эксперимента физики также анализируют данные и на их основе корректируют параметры управления для следующего раунда экспериментов.

Благодаря модульной архитектуре PACMAN новые модели машинного обучения и контроллеры могут подключаться к системе без влияния на другие модули. Исследовательская группа считает, что этот подход может быть расширен с DIII-D на токамаки различных размеров, конфигураций и диагностических схем, обеспечивая переиспользуемую программную основу для последующих исследований по управлению термоядерной плазмой.