L’apprendimento automatico facilita il “monitoraggio della turbolenza” nei reattori a fusione

Jan 20, 2024

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La fusione, che promette energia praticamente illimitata e priva di emissioni di carbonio utilizzando gli stessi processi che alimentano il sole, è al centro di uno sforzo di ricerca mondiale che potrebbe aiutare a mitigare il cambiamento climatico.

Un team multidisciplinare di ricercatori sta ora apportando strumenti e approfondimenti derivanti dall’apprendimento automatico per aiutare questo sforzo. Scienziati del MIT e di altri luoghi hanno utilizzato modelli di visione artificiale per identificare e tracciare le strutture turbolente che appaiono nelle condizioni necessarie per facilitare le reazioni di fusione.

Monitorare la formazione e i movimenti di queste strutture, chiamate filamenti o “blob”, è importante per comprendere i flussi di calore e particelle in uscita dal combustibile reagente, che in definitiva determina i requisiti ingegneristici affinché le pareti del reattore soddisfino tali flussi. Tuttavia, gli scienziati in genere studiano i blob utilizzando tecniche di media, che scambiano i dettagli delle singole strutture a favore di statistiche aggregate. Le informazioni sui singoli BLOB devono essere tracciate contrassegnandole manualmente nei dati video.

I ricercatori hanno creato un set di dati video sintetico della turbolenza del plasma per rendere questo processo più efficace ed efficiente. Lo hanno utilizzato per addestrare quattro modelli di visione artificiale, ciascuno dei quali identifica e tiene traccia dei blob. Hanno addestrato i modelli a individuare le macchie nello stesso modo in cui farebbero gli umani.

Quando i ricercatori hanno testato i modelli addestrati utilizzando videoclip reali, i modelli sono riusciti a identificare i blob con elevata precisione, in alcuni casi oltre l’80%. I modelli sono stati anche in grado di stimare efficacemente la dimensione dei blob e la velocità con cui si muovono.

Poiché milioni di fotogrammi video vengono catturati durante un solo esperimento di fusione, l’utilizzo di modelli di apprendimento automatico per tenere traccia dei blob potrebbe fornire agli scienziati informazioni molto più dettagliate.

"Prima potevamo ottenere un quadro macroscopico di ciò che fanno queste strutture in media. Ora abbiamo un microscopio e la potenza computazionale per analizzare un evento alla volta. Se facciamo un passo indietro, ciò che questo rivela è la potenza disponibile da queste tecniche di apprendimento automatico e i modi per utilizzare queste risorse computazionali per fare progressi", afferma Theodore Golfinopoulos, ricercatore presso il Plasma Science and Fusion Center del MIT e coautore di un articolo che descrive dettagliatamente questi approcci.

I suoi colleghi coautori includono l'autore principale Woonghee "Harry" Han, un dottorando in fisica; l'autore senior Iddo Drori, professore in visita presso il Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), professore associato alla Boston University e aggiunto alla Columbia University; così come altri del Plasma Science and Fusion Center del MIT, del Dipartimento di ingegneria civile e ambientale del MIT e dell'Istituto federale svizzero di tecnologia di Losanna in Svizzera. La ricerca appare oggi su Nature Scientific Reports.

Scaldare le cose

Per più di 70 anni, gli scienziati hanno cercato di utilizzare reazioni di fusione termonucleare controllata per sviluppare una fonte di energia. Per raggiungere le condizioni necessarie per una reazione di fusione, il carburante deve essere riscaldato a temperature superiori a 100 milioni di gradi Celsius. (Il nucleo del sole è di circa 15 milioni di gradi Celsius.)

Un metodo comune per contenere questo combustibile surriscaldato, chiamato plasma, è utilizzare un tokamak. Questi dispositivi utilizzano campi magnetici estremamente potenti per mantenere il plasma in posizione e controllare l'interazione tra il calore di scarico del plasma e le pareti del reattore.