Rochesteri ülikooli laserienergeetika laboratoorium (LLE) on varustatud Omega laseriga, mis on maailma juhtiv akadeemiline laserinstallatsioon. Lühikese pilguga näeb see välja nagu keerukas valguse osakeste ja plasma marmorist raja, mis on võimeline tala lõhestama ja võimendama, enne kui see keskendub pisikesele ristkarva sihtmärgile. Selle põhiline missioon on uurida astrofüüsikalisi nähtusi, katsematerjale ekstreemse aatomiskaala surve all ja töötada häirivate termotuumasünteesi uurimise edendamiseks.
Tänu USA energeetikaministeeriumi (DOE) riikliku tuumajulgeoleku administratsiooni 503 miljoni dollari suurusele toetusele on Rochesteri laserlabor loonud ideaalsed tingimused nende kriitiliste uuringute läbiviimiseks. Laserlabor viib üks kord kuus läbi keerulisi termotuumasünteesi katseid ja teadlastel on umbes viis võimalust laserite tulistamiseks ja andmete registreerimiseks. Multifüüsikavälja arvutisimulatsioonide kaudu on teadlased võimelised saama sügavama arusaamise sulandumisplasmast, kujunduskatsetest ja tulemuste tõlgendamisest, ehkki need simulatsioonid ei suuda kõiki eksperimentaalseid üksikasju täielikult reprodutseerida.
Katse algas plastist kapsliga, mis sisaldas külmutatud deuteeriumtritiumi, vaid millimeetrit läbimõõduga, temperatuuril 20 kraadi absoluutsest nullist üle, "ütles LLE direktor Christopher Deeney. Siis, mil miljardi sekundi jooksul on kapsel kokku surutud A-ni a-ni a-ni. läbimõõt, mis on väiksem kui inimese juuksed ja temperatuur tõuseb üle 30 miljoni kraadi. " See protsess ei nõua mitte ainult füüsika sügavat tundmist, vaid ka täiustatud diagnostilisi tehnikaid tuleb kasutada ka kõigi sel hetkel toimuvate nähtuste üksikasjalikuks mõõtmiseks.
Nende täiustatud diagnostiliste tehnikate abil kogutud andmete hulgast ärakasutamiseks ja laiemalt USA termotuumasünteesi kiirendamiseks pöörduvad LLE teadlased tehisintellekti (AI) ja muude täiustatud arvutustehnoloogiate poole.
Juba enam kui 50 aastat on LLE aktiivselt reklaaminud ja käsitlenud inertsiaalse sünnituse sulandumise (ICF) valdkonnas peamisi väljakutseid. ICF -i tunnistatakse teadusringkondades laialdaselt kõige lootustandvamat lähenemisviisi kontrollitud termonukleaarse sulandumise saavutamisele ja see esindab paljutõotavat puhast, taastuvenergia tehnoloogiat.
Rochesteri ülikooli arvutiteaduse dotsent Christopher Kanan selgitab: "ICF on sisuliselt pöördfüüsikaprobleem, kus teadlased peavad laser ja sihtmärgi täpsed omadused ümber pöörama."
Omega ise ei olnud mõeldud süüte saavutamiseks, vaid selleks, et edendada laser-juhitud otsese drive-sulandumise mõistmist. Riiklik süüterajatis Livermore'i riiklikus laboris, mis on 60 korda energilisem kui Omega, on leidnud lahenduse pöördfüüsikaprobleemile ja on juba 2022. aastal saavutanud süüte. Nii Omega tehtud edusammud kui ka süüte saavutamine tugineb statistilisele modelleerimisele statistilisele modelleerimisele Lüngad meie füüsika täieliku mõistmise osas.
Simulatsioonide ja eksperimentide vahel eksisteeriv teadmiste lõhe tuleneb füüsika keerukusest, mõõtmiste piirangutest ja uurimistöö laiaulatuslikust ulatusest, mis hõlmab tuumafüüsikat, plasmafüüsikat ja materjaliteaduse uurimist Kõige arenenumad arvutikoodid.
Esiteks on seal sihtmärgi küsimus; Katse algab õõnsa plastsfääriga, mille saab panna tihvti otsa; LLE teadlased kasutavad täppisvahendeid sfääri loomiseks ja vesiniku isotoopide täitmiseks, mis seejärel jahutatakse absoluutse nullini. Külmutusprotsess põhjustas vesiniku moodustamise jääkihi plastkesta sees.
LLE uurimisrühm otsib viisi andmete nüansside ja mustrite täpseks tuvastamiseks kui vahendiks arvutisimulatsioonide suunamiseks, et saada täpsemaid ennustusi. See täiustatud ennustamisvõime täpsustab omakorda termotuumasünteesi katseid ja juhib järgmise põlvkonna termotuumasünteesi ja lasertehnoloogiat.
Tehisintellekt ja eriti selle alamvälja masinõpe võib aidata optimeerida arvutikoodide ennustavat tõhusust ja parandada prognoose kogemuste kaudu. Masinõpe mitte ainult ei teosta ennustavat analüütikat, vaid töötleb ka andmeid, tõmbub suhteid ja rakendab neid teadmisi oma funktsioonidele.
Riccardo Betti, LLE peateadur ja Robert L. McCrory professor masinaehituse osakonna ning Rochesteri ülikooli füüsika- ja astronoomiaosakonna osakonnast, märkis: "Meil on nüüd palju eksperimentaalseid andmeid Masinõpet saab kasutada simulatsioonide korrigeerimiseks ja katsete reaalajas kohandamiseks. "
Betti ja Kanani uurimistööd põhinevad hiljutistel edusammudel generatiivse tehisintellekti osas - AI -tehnika, mis genereerib andmeid ja muid väljundvorme, näiteks tekst ja video. Rochesteri ülikooli uurimisrühm kasutab neid täiustatud algoritme, et lahendada pöördfüüsikaprobleeme simulatsioonide täpsuse parandamiseks. USA energeetikaministeeriumi Fusion Energy Sciences (FES) programm on selle uurimistöö jaoks pakkunud ligi 3 miljonit dollarit rahastavat tuge, mis peaks eeldatavasti lõpule jõudma 2026. aastaks.
Riccardo Betti lisas: "Meie eesmärk on parandada simulatsiooniprognoose generatiivse AI abil ja laser-sihtmärgi interaktsioonide omaduste täpseks tuletamiseks. Me kasutame AI jõudu termotuumasünteesi tuleviku kiirendamiseks."
LLE teooriaosakonna ja masinaehituse abiprofessor teadlane dr Varchas Gopalaswamy väidab: "Kui me tajume lahknevust simulatsiooniprognooside ja katsetulemuste vahel, saame rakendada masinõpet nende kahe ühitamiseks." Ta selgitab veel: "Kui muutuv katses muutub, kas simulatsioon suudab vastavalt reageerida? . " Gopalaswamy lisas: "Masinaõppe andmete mustrite sügavama analüüsiga saime sõnastada uusi hüpoteese, uurida erinevaid füüsikalisi nähtusi ja kujundada paremaid katseid."
Gopalaswamy märkis ka: "Üks ICF -i väljakutseid on see, et termotuumasünteesi eksperimentaalsed andmed, mida me AI koolitamiseks kasutasime Teadmiste lünka ületamiseks on täpselt vajalik teoreetiliste teadmiste integreerimiseks eksperimentaalse reaalsusega, et aidata meil teha teadlikumaid otsuseid. "
Ameerika Physical Society on tunnustanud Betti, Gopalaswamy ja teiste LLE teadlaste tööd John Dawsoni auhinnaga plasmafüüsikauuringute tipptaseme eest oma teedrajavate saavutuste eest, et ennustada, kujundada ja analüüsida implantsimise katseid 30 KJ Omega Laseriga.
Rochesteri laserlabori tehisintellekti ja masinõppe uurimistöö on aidanud kaasa ka paljudele avastustele, mille autoriks on plasma ja ultrafasti laserteaduse ja inseneri osakonna direktor Dustin Froula ning tema meeskond. Oma karjääri jooksul on Froula ja tema meeskond välja töötanud mitmesuguseid tehnikaid, sealhulgas üks Thomsoni hajumise kaudu plasmatemperatuuri mõõtmiseks ja on isegi uue pinnase purustanud "kärbsefookuse" tehnikates või kontrollides laserintensiivsust pikkade vahemaade jooksul. Ja masinõpe on revolutsiooniliselt katsete kavandamisviisi, mis võimaldab meil järgmise põlvkonna rajatiste ettekujutusena paremaid lasereid üles ehitada. "Ta selgitab veel:" Lasereid on kasutatud mitmel viisil. Ta selgitab lisaks: "Laserkiir spektri mitu värvi aitab plasmal tala kaudu tõhusamalt levida ja AI aitab meil mõista nende erinevate värvide ja plasma vahelisi keerulisi interaktsioone."
Lõpuks on tuuma sulandumise uuringute osakonna keskus andnud LLE -le riikliku uurimiskeskuse, mille eesmärk on edendada inertsiaalset sulandumisenergiat (IFE), mis on paljutõotav puhas energiatehnoloogia, mis tugineb raskete vesiniku (deuteeriumi ja triitiumi) aatomite sulandumisele energia tootmiseks.
Tuginedes Rochesteri ülikooli interdistsiplinaarsetele uuringute tugevustele, on LLE värbanud edukalt mitmeid tudengeid, et parandada tehisintellekti ja masinõppe rakendamist ühtlustuses teadusuuringutes.
Gopalaswamy sõnul "on meie eesmärk inspireerida õpilasi pideva kirg masinaõppe vastu, et oma diagnostiliste tööriistade täpsust veelgi paremaks muuta. Tõepoolest, vajame AI -eksperte. Kuid füüsikute roll on hädavajalik tagada, et mudelid oleksid õiged ja teaduslikult mõistlik.
Ta lisas: "Kuna rahvas läheb üle puhta energia ja jätkusuutliku võimu, on AI rakendamine termotuumasünteesi uurimisel paljutõotav ja sellest võib saada tekkiv tööjõu valdkond."
LLE teooriaosakonna direktor Valeri Goncharov ja masinaehituse osakonna teadusprofessor märkis: "Tehisintellekt on oluline vahend meie uurimistöö juhendamiseks. Nende tööriistade optimeerimisega saame oma uurimistulemusi täiustada. Kuigi need tööriistad hõlbustavad uurimistööd , tuleneb innovatsiooni liikumapanev jõud endiselt meie intelligentsuses.
