Термоядерная энергия обещает стать чистым и практически неограниченным источником энергии, но для этого необходимо точно контролировать плазму, нагретую до температур, превышающих солнечные. Мощные магнитные поля должны удерживать такую плазму, а без контроля турбулентности возникает риск утечки энергии. Поэтому точное моделирование турбулентности имеет жизненно важное значение для термоядерных электростанций.
Исследователи плазмы обычно используют сложные численные модели, основанные на пятимерной гирокинетике. Эти модели отслеживают поведение плазмы в трех пространственных и двух дополнительных измерениях, описывающих движение частиц в магнитных полях. Хотя такие модели точны, они требуют значительных вычислительных ресурсов и времени.
Новый подход GyroSwin вместо пошагового расчёта использует машинное обучение для изучения динамики плазмы в 5D. После обучения модель может выдавать точные результаты за секунды. Это ускорение позволяет быстрее прогнозировать турбулентность и оптимизировать конструкции термоядерных установок.
Проектирование будущих термоядерных электростанций потребует миллионов моделирований, поэтому сокращение времени при сохранении точности будет критически важным, считают разработчики из Управления по атомной энергии Великобритании, Университета им. Иоганна Кеплера и компании Emmi AI.
Управление по атомной энергии Великобритании рассматривает возможность применения технологии GyroSwin в проектах следующего поколения, таких как британский сферический токамак STEP.
Источник: IE
