.The Future of Fusion: Unlocking Complex Physics With AI’s Precision

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.The Future of Fusion: Unlocking Complex Physics With AI’s Precision

융합의 미래: AI의 정밀도로 복잡한 물리학의 잠금 해제

딥러닝 융합물리학

주제:암사슴에너지융합에너지핵융합로플라즈마 물리학 작성 미국 에너지부 2024년 1월 20일 딥러닝 융합물리학 MIT 연구진은 카메라 영상과 AI를 활용해 플라즈마 거동을 정확하게 예측하는 방법을 개발해 핵융합 실험을 발전시켰다. 이 기술은 순 핵융합 에너지 생산을 달성하는 데 필수적인 플라즈마 역학에 대한 통찰력을 제공합니다. 신용: SciTechDaily.com

 

플라즈마 밀도 및 온도의 토카막 난류 변동

플라즈마 밀도 및 온도의 토카막 난류 변동 토카막의 플라즈마 가장자리에서 나오는 빛(왼쪽 내부 모습)을 사용하여 물리 정보 신경망(Physics Informed Neural Network)은 플라즈마 밀도와 온도의 난류 변동과 프로빙 헬륨 가스 퍼프의 분포(오른쪽)를 재구성합니다. 출처: A. Mathews, J. Hughes, J. Mullen

예측 모델링의 과제 융합 실험에서 플라즈마 난류를 예측하는 것은 어렵습니다. 이는 이러한 혼란스러운 시스템의 경계에서 조건을 모델링하는 것이 어렵기 때문입니다. 연구자들은 기계 학습에 대한 맞춤형 물리 기반 접근 방식을 사용하여 일반적으로 실험의 경계에서 해결되지 않는 플라즈마 특성을 직접 해결할 수 있는 프레임워크를 개발했습니다. 융합 장치. 이를 통해 과학자들은 실험에서 플라즈마 변동이 어떻게 작용하는지 예측할 수 있습니다. 또한 이론과 일치하는 방식으로 예측 모델을 테스트할 수 있습니다. 이러한 종류의 난류 모델링은 이전에는 실용적이지 않았습니다. 융합 플라즈마에서 감금의 중요성 핵융합 플라즈마의 적절한 감소는 순 핵융합 에너지 생산이라는 목표를 달성하는 데 필수적입니다.

-구속을 예측하는 핵심 구성 요소는 플라즈마 불안정성이 핵융합 장치 내에서 냉각 및 성능 저하를 유발할 수 있는 방식을 이해하는 것입니다. 따라서 융합 커뮤니티는 예측 모델을 개선하기 위해 실험의 측정 기능을 개선하는 데 수십 년을 보냈습니다. 그러나 융합에 필요한 극한의 온도와 진공 조건으로 인해 융합 장치 내에 진단을 배포하는 것이 매우 어렵습니다.

MIT(Massachusetts Institute of Technology) 연구원들은 최근 이 문제를 다루는 두 편의 논문을 발표했습니다. MIT의 혁신적인 연구 첫 번째 논문에서 연구원들은 일반적으로 적용되는 고속 카메라로 수집된 광자 수가 전자 밀도 및 온도 변동으로 변환될 수 있는 방법을 시연했습니다. 실험 데이터와 복사 모델링 및 운동 이론을 결합한 새로운 물리 기반 AI 프레임워크를 사용하여 격동적인 규모를 측정합니다.

결과는 이전에 관찰되지 않았던 플라즈마 역학에 대한 새롭고 실험적인 통찰력입니다. 두 번째 논문에서 팀은 실험 환경에서 편미분 방정식과 직접적으로 일치하는 전기장 변동을 예측하기 위해 널리 사용되는 플라즈마 난류 이론과 함께 전자에 대한 이러한 동적 정보를 사용했습니다. 이 작업은 기존의 수치적 방법을 뛰어넘는 대신 특별히 생성된 물리학 기반 신경망 아키텍처를 사용하여 플라즈마의 비선형 특성에 대한 새로운 종류의 모델링을 개발합니다. 이 연구는 이론적 예측이 관찰과 일치하는지 이해하는 새로운 과학적 길을 열어줍니다.

참고자료: A. Mathews, J. L. Terry, S. G. Baek, J. W. Hughes, A. Q. Kuang, B. LaBombard, M. A. Miller, D. Stotler, D. Reiter의 "가스 퍼프 난류 이미징의 플라즈마 및 중성 변동에 대한 심층 모델링" , W. Zholobenko 및 M. Goto, 2022년 6월 16일, 과학 도구 검토. DOI: 10.1063/5.0088216

https://scitechdaily.com/the-future-of-fusion-unlocking-complex-physics-with-ais-precision/

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메모 240121_1256,1615 나의 사고실험 qpeoms 스토리텔링

MIT 연구진은 카메라 영상과 AI를 활용해 플라즈마 거동을 정확하게 예측하는 방법을 개발해 핵융합 실험을 발전시켰다. 핵융합의 미래는 AI.qpeoms의 극초 정밀도로 복잡한 물리학의 잠금 해제 시키는 것이다. 허허.

연구진은 광학 필터가 있는 융합 장치에 일상적으로 설치된 카메라의 사진을 사용하여 전자 밀도와 온도 변동을 추론하는 기술을 개발했다. 이론과 일치하는 방식으로 플라즈마장을 예측하기 위해 실험에서 이 정보를 사용할 수 있다.

융합 플라즈마에서 감금의 중요성
핵융합 에너지 생산 이라는 목표를 달성하려면 핵융합 플라즈마를 적절하게 가두는 것이 필수적이다 . 구속을 예측하는 핵심 구성 요소는 플라즈마 불안정성이 핵융합 장치 내에서 냉각 및 성능 저하를 유발할 수 있는 방식을 이해하는 것이다.


1.
핵융합로 토카막내에 감금은 플라즈마장에 관한 매카니즘이다. 이를 정확하게 제어하는 것이 핵융합의 운용에 필수인데 문제는 제어가 무척 어려워 고속 고정밀 카메라 영상과 AI를 활용해 플라즈마 빅데이타 패턴분석을 통한 거동을 정확하게 예측하는 방법을 개발해 핵융합 버전업 실험을 발전시켜야 한다. 허허.

그런데 양자컴퓨팅의 성능 제한과 이론적인 허접한 접근으로 인하여 AI가 오류를 발생 시킬 가능성이 99.99999999퍼센트일 가능성이 있다. 그러면 인간이 희망하는 99퍼센트의 목표치는 도리킬 수 없는 파멸을 맞는다. 인류 미래문명의 장대한 공든탑이 무너지면 인류가 항성 탈출을 시도하기도 전에 허접한 AI가 인류미래를 망쳐놓은 허접한 AI 관리망 핵융합에 도리킬 수 없는 인류종말이 올 가능성이 있다.

자자자 주목들 하라!
인공지능의 속도가 인류의 지적인 발전보다 너무 빠르면 '인류문명에게 치명적인 부작용이 생긴다'는 것이 나의 확신있는 주장이다. 그러면 인공지능이 인간의 지적인 우월성을 넘어설까? 그렇지 않는 점이다. 순전히 상업적이고 정치적이거나 고의성으로 AI의 발전으로 이득을 보려는 세력이 존재하며 결국은 과학문명을 망치는 악마의 행동을 보일 것으로 본다. 그러면 인류에게 기회는 없나? 그렇지 않다는거다.

인공지능의 허접한 알파고 빅테이타 속도전 아담신도 범접할 수 없는 완벽한 철학적 진리의 근접한 qpeoms 알고리즘을 인류의 우주적 본성이 뇌리에 영구히 보관할 필요가 절대적이다. 허허.

May be an image of text

-Neural networks based on physics are creating new ways to observe the complexity of plasma. Nuclear fusion experiments take place under extreme conditions, with materials at extremely high temperatures contained in special vacuum chambers. These conditions limit the ability of diagnostic tools to collect data on fusion plasmas. Additionally, computer models of plasmas are very complex and it is difficult to characterize turbulent plasmas.

-This makes it difficult to compare measurements and models of experimental fusion devices. Bridging Plasma Modeling and Experiments In response, researchers demonstrated a new method to bridge plasma modeling and experiments. The researchers developed a technique to infer electron density and temperature fluctuations using pictures from cameras routinely installed in fusion devices with optical filters. Fusion scientists can use this information from their experiments to predict plasma fields in a way that is consistent with theory.


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Memo 240121_1256,1615 My thought experiment qpeoms storytelling

MIT researchers advanced nuclear fusion experiments by developing a method to accurately predict plasma behavior using camera images and AI. The future of nuclear fusion is unlocking complex physics with the ultra-ultra precision of AI.qpeoms. haha.

The researchers developed a technique to infer electron density and temperature fluctuations using pictures from cameras routinely installed in fusion devices with optical filters. This information can be used in experiments to predict the plasma field in a way consistent with theory.

Importance of Confinement in Fusion Plasma
To achieve the goal of producing fusion energy, it is essential to properly confine the fusion plasma. A key component to predicting confinement is understanding how plasma instability can cause cooling and performance degradation within a fusion device.


One.
Confinement within the fusion reactor tokamak is a mechanism for the plasma field. Accurate control of this is essential for the operation of nuclear fusion, but the problem is that control is very difficult, so it is necessary to develop a method to accurately predict behavior through plasma big data pattern analysis using high-speed, high-precision camera images and AI to develop nuclear fusion version upgrade experiments. haha.

However, due to the performance limitations of quantum computing and its poor theoretical approach, there is a 99.99999999% chance of AI making an error. Then, the 99% goal that humans hope for will be irreversibly destroyed. If the magnificent tower of humanity's future civilization collapses, there is a possibility that the irreversible end of humanity will come due to the nuclear fusion of the poor AI management network that ruined the future of humanity even before humanity attempted to escape from the star.

Come on, pay attention!
My confident claim is that if the speed of artificial intelligence is too fast compared to humanity's intellectual development, 'deadly side effects will occur for human civilization.' So will artificial intelligence surpass human intellectual superiority? That is not the case. There are forces that seek to benefit from the development of AI purely commercially, politically, or intentionally, and it is believed that they will ultimately show evil actions that will ruin scientific civilization. So is there no chance for humanity? That's not true.

There is an absolute need for the cosmic nature of humanity to permanently store in their minds the qpeoms algorithm, which is a close approximation to the perfect philosophical truth that even Adam God, the poor AlphaGo big data speed war of artificial intelligence, cannot reach. haha.

Sample oms.vix.a (standard2)
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.Dangerous Oscillations in Rocket Engines Driven by Fuel Flow and Heat Fluctuations

연료 흐름과 열 변동으로 인한 로켓 엔진의 위험한 진동

모형 로켓 엔진의 연소 진동

주제:유체 역학유체 역학로켓 작성 미국 물리학 협회 2021년 6월 15일 모형 로켓 엔진의 연소 진동 모형 로켓 엔진의 연소 진동 중 연소실. 크레딧: 고토다 히로시

-로켓 엔진 연료 분사기 근처의 전원 클러스터는 연소 진동을 생성할 수 있습니다. 연소 엔진은 고주파 진동을 발생시켜 엔진의 구조적 손상과 불안전한 작동 조건을 초래할 수 있습니다. 이러한 진동을 일으키는 물리적 메커니즘에 대한 자세한 이해가 필요하지만 지금까지는 부족했습니다.

-AIP Publishing의 유체 물리학에서 도쿄 이과 대학과 일본 항공 우주 탐사국의 연구는 피드백 프로세스를 명확히 설명합니다. 로켓 엔진에서 이러한 진동이 발생합니다. 연구자들은 로켓 연소기의 계산 모델에서 시뮬레이션된 연소 이벤트를 연구했습니다. 그들의 분석에는 진동 동작으로의 전환을 이해하기 위한 기호 역학 및 복잡한 네트워크 사용을 포함한 정교한 기술이 포함되었습니다.

-상징적 역학 기술을 통해 과학자들은 연소 사건을 특징짓는 두 변수 사이의 행동 유사성을 확인할 수 있었습니다. 그들은 연료 분사기의 유속 변동과 연소기의 열 방출률 변동 사이의 관계를 발견했습니다. 로켓 엔진은 인젝터를 사용하여 연료(일반적으로 수소 가스, H2 및 산화제, 산소 가스, O2)를 연소실로 전달하여 연료의 점화 및 후속 연소가 발생합니다.

"H2와 공기 화염의 고온 생성물과 미연소 H2/O2 혼합물의 주기적인 접촉은 점화 위치에 상당한 변동을 일으킨다"고 저자인 Hiroshi Gotoda는 말했습니다. 점화 위치의 변동은 열 방출률의 변동을 발생시키며 이는 연소기의 압력 변동에 영향을 미칩니다. Gotoda는 "우리는 열 방출 변동과 압력 변동이 서로 동기화된다는 것을 발견했습니다."라고 말했습니다.

연소기의 압력과 열 방출률 변동의 곱은 연소 진동의 원인을 이해하는 데 중요한 물리량입니다. 이 곱이 0보다 큰 영역은 진동을 구동하는 음향 전원에 해당합니다. 조사관들은 인젝터 림 근처의 전단층에서 동력원을 발견했습니다. 이러한 동력원은 갑자기 붕괴되어 주기적인 방식으로 상류에 다시 나타나 연소 진동을 일으킵니다. Gotoda는 “내부 산화기와 외부 연료 제트 사이의 유체역학적 전단층 영역에서 열음향 소스 클러스터의 형성과 붕괴의 반복은 연소 진동을 유도하는 데 중요한 역할을 합니다.”라고 말했습니다.

연구자들은 그들의 분석 방법이 로켓 엔진과 기타 연소기에서 때때로 발생하는 위험한 진동을 더 잘 이해할 수 있게 해줄 것이라고 믿습니다. 참고: 시마 사토미, 나카무라 코스케, 고토다 히로시, 오미치 유야, 마쓰야마 신고의 "모형 로켓 엔진 연소기에서 고주파 연소 진동의 형성 메커니즘", 물리학 유체. DOI: 10.1063/5.0048785

https://scitechdaily.com/dangerous-oscillations-in-rocket-engines-driven-by-fuel-flow-and-heat-fluctuations/


메모 2401211717 나의 사고실험 qpeoms 스토리텔링

로켓 엔진 연료 분사기 근처의 전원 클러스터는 연소 진동을 생성할 수 있다. 연소 엔진은 고주파 진동을 발생시켜 엔진의 구조적 손상과 불안전한 작동 조건을 초래할 수 있다. 이러한 진동을 일으키는 물리적 메커니즘에 대한 자세한 이해가 필요했지만 지금까지는 무시했다.

우주 로켓엔진에 대한 대대적인 과학적 기초 검증이 필요하다. 그동안 위험성 요소를 무시하고 성능 위주로 로켓 엔진 개발로 우주탐사나 고성능 전투기 엔진을 개발하였다면, 앞으로는 제대로 규명된 과학적으로 안정된 qpeoms.infra 로켓엔진을 설계해야 한다. 허허.

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-Power clusters near rocket engine fuel injectors can produce combustion oscillations. Combustion engines produce high-frequency vibrations, which can cause structural damage to the engine and unsafe operating conditions. A detailed understanding of the physical mechanisms that cause these oscillations is needed, but so far lacking.

- Research from Tokyo University of Science and the Japan Aerospace Exploration Agency in Fluid Physics by AIP Publishing clearly explains the feedback process. These vibrations occur in rocket engines. The researchers studied simulated combustion events in a computational model of a rocket combustor. Their analysis involved sophisticated techniques, including the use of semiotic dynamics and complex networks to understand the transition to oscillatory behavior.

-Symbolic dynamics techniques allowed scientists to identify behavioral similarities between two variables that characterize combustion events. They found a relationship between variations in the flow rate of the fuel injector and variations in the heat release rate of the combustor. Rocket engines use injectors to deliver fuel (usually hydrogen gas, H2, and an oxidizer, oxygen gas, O2) into the combustion chamber, where ignition and subsequent combustion of the fuel occurs.


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Memo 2401211717 My thought experiment qpeoms storytelling

Power clusters near rocket engine fuel injectors can create combustion oscillations. Combustion engines produce high-frequency vibrations, which can lead to structural damage to the engine and unsafe operating conditions. A detailed understanding of the physical mechanisms that cause these oscillations was needed but had been ignored until now.

A large-scale scientific basis verification of space rocket engines is needed. If we have developed rocket engines for space exploration or high-performance fighter jets by ignoring risk factors and focusing on performance, in the future we must design a properly identified, scientifically stable qpeoms.infra rocket engine. haha.

Sample oms.vix.a (standard2)
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Sample oss.base (standard)
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zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca

 

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