Эксперты проекта DeepMind и исследователи из Швейцарии разработали алгоритм машинного обучения, который способен удерживать плазму в термоядерном реакторе. Лежащую в основе алгоритма нейросеть обучали на высокоточном симуляторе, а после этого тестировали на реальном токамаке в Швейцарии — сообщает Nature.
DeepMind — британский стартап, который занимается созданием решений в сфере ИИ. В 2014 году компанию приобрела корпорация Google. Самыми известными результатами деятельности DeepMind являются игровые алгоритмы, превосходящие человека не только в игре в шахматы и го, но и в компьютерной игре StarCraft II.
Специалисты проекта DeepMind занимаются и решением комплексных прикладных задач — в частности, создают алгоритмы для предсказания структуры белка и написания программного кода. Новым направлением работы является создание ИИ для решения проблем термоядерных реакторов.
Для удержания плазмы внутри токамака необходимо решить проблему неустойчивости, которая связана с применением сверхмощных магнитных полей. Эксперты DeepMind и Швейцарского центра плазмы Федеральной политехнической школы Лозанны сделали упор на использование ИИ, обученного управлять параметрами магнитных катушек токамака. Результат тестирования модели ИИ в симуляторе и на реальном токамаке показал, что данный подход может быть очень эффективным.