.AI-Powered Fusion: The Key to Limitless Clean Energy

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AI 기반 융합: 무한한 청정 에너지의 열쇠

핵융합 에너지 원자로 플라즈마 아트

주제:암사슴퓨전융합에너지기계 학습프린스턴 플라즈마 물리학 연구실 작성자: 프린스턴 플라즈마 물리학 연구소(PRINCETON PLASMA PHYSICS LABORATORY) 2024년 5월 15일 핵융합 에너지 원자로 플라즈마 아트, 프린스턴 플라즈마 물리학 연구소(Princeton Plasma Physics Laboratory)의 연구원들은 인공 지능과 기계 학습을 활용하여 융합 에너지 생산을 향상시키고 플라즈마 반응 제어 문제를 해결하고 있습니다. 그들의 혁신에는 격납 용기의 설계 및 작동 최적화, AI를 사용하여 불안정성을 예측 및 관리하고 핵융합 반응의 안전성과 효율성을 크게 향상시키는 것이 포함됩니다. 이 기술은 토카막 원자로에 성공적으로 적용되어 실행 가능한 상용 핵융합 에너지 분야로 발전했습니다. 신용: SciTechDaily.com

PPPL의 연구원들은 스텔라레이터와 토카막의 설계와 작동을 향상시키기 위해 기계 학습을 활용하는 방법을 모색하고 있습니다. 에너지를 융합하고 방출하는 원자의 복잡한 춤은 수십 년 동안 과학자들을 매료시켜 왔습니다. 이제 인류의 가장 시급한 문제 중 하나인 융합 플라즈마 에서 깨끗하고 신뢰할 수 있는 에너지를 생성하는 문제를 해결하기 위해 미국 에너지부(DOE)의 프린스턴 플라즈마 물리학 연구소( PPPL )에서 인간의 독창성과 인공 지능이 함께 모이고 있습니다 .

전통적인 컴퓨터 코드와 달리 인공지능 소프트웨어의 일종인 머신러닝 은 단순한 명령어 목록이 아닙니다. 머신러닝은 데이터를 분석하고, 기능 간의 관계를 추론하고, 새로운 지식을 학습하고 적응할 수 있는 소프트웨어입니다.

PPPL 연구자들은 학습하고 적응하는 이러한 능력이 다양한 방식으로 핵융합 반응에 대한 통제력을 향상시킬 수 있다고 믿습니다. 여기에는 초고온 플라즈마를 둘러싼 용기 설계의 완성, 가열 방법 최적화, 점점 더 오랜 기간 동안 안정적인 반응 제어 유지가 포함됩니다. 본 연구실의 인공지능 연구는 이미 상당한 성과를 거두고 있습니다.

Nature Communications 에 발표된 새로운 논문에서 PPPL 연구원들은 융합 플라즈마를 불안정하게 만드는 자기 섭동 또는 중단을 피하기 위해 기계 학습을 어떻게 사용했는지 설명합니다. 논문의 주 저자이자 PPPL 연구원인 김상균 연구원은 “동일한 코드를 사용하여 두 개의 서로 다른 토카막에서 이를 달성할 수 있었기 때문에 결과가 특히 인상적이었습니다.”라고 말했습니다.

토카막은 자기장을 사용하여 플라즈마를 유지하는 도넛 모양의 장치입니다. “플라즈마에는 핵융합 장치에 심각한 손상을 초래할 수 있는 불안정성이 있습니다. 상업용 핵융합선에 넣을 수는 없습니다. 우리의 연구는 이 분야를 발전시키고 플라즈마가 가능한 한 많은 핵융합 에너지를 생성할 수 있도록 하면서 불안정성을 피하면서 앞으로 핵융합 반응을 관리하는 데 인공 지능이 중요한 역할을 할 수 있다는 것을 보여줍니다.”라고 기계 및학과 부교수인 Egemen Kolemen이 말했습니다.

항공 우주 공학은 Andlinger 에너지 및 환경 센터 및 PPPL과 공동으로 임명되었습니다. 플라즈마를 제어하고 핵융합 반응을 계속 진행하려면 밀리초마다 중요한 결정을 내려야 합니다. Kolemen의 시스템은 인간보다 훨씬 빠르게 결정을 내릴 수 있으며 플라즈마가 적절하게 유지되도록 핵융합 용기의 설정을 자동으로 조정할 수 있습니다. 시스템은 중단을 예측하고 어떤 설정을 변경할지 파악한 다음 불안정성이 발생하기 전에 이러한 변경을 모두 수행할 수 있습니다.

DIII D와 KSTAR

DIII D와 KSTAR 플라즈마 불안정성을 감지하고 제거하는 기계 학습 코드는 위에 표시된 두 개의 토카막인 DIII-D와 KSTAR에 배포되었습니다. 출처: General Atomics 및 한국핵융합에너지연구원 Kolemen은 두 경우 모두 플라즈마가 높은 제한 모드에 있었기 때문에 결과도 인상적이라고 지적합니다. H 모드라고도 알려진 이 모드는 자기적으로 가두어진 플라즈마가 충분히 가열되어 플라즈마의 가두어짐이 갑자기 크게 향상되고 플라즈마 가장자리의 난류가 효과적으로 사라질 때 발생합니다.

H-모드는 안정화가 가장 어려운 모드이지만 상용 발전에 꼭 필요한 모드이기도 하다. 이 시스템은 두 개의 토카막인 DIII-D와 KSTAR에 성공적으로 배포되었으며 둘 다 불안정 없이 H 모드를 달성했습니다. 연구자들이 상업적 규모로 핵융합 전력을 배치하는 데 필요한 것과 관련된 원자로 환경에서 이러한 위업을 달성한 것은 이번이 처음입니다. PPPL은 불안정성을 길들이기 위해 인공지능을 사용해 온 중요한 역사를 가지고 있습니다.

PPPL 수석 연구 물리학자 William Tang과 그의 팀은 2019년에 이 프로세스를 하나의 토카막에서 다른 토카막으로 이전하는 능력을 처음으로 입증했습니다. Tang은 “우리 작업은 인공 지능과 기계 학습을 강력하고 현대적인 고성능 컴퓨팅 리소스와 함께 사용하여 수천 분의 1초 안에 방대한 양의 데이터를 통합하고 파괴적인 물리학 사건이 시작되기 훨씬 전에 처리하기 위한 모델을 개발하는 획기적인 성과를 거두었습니다.”라고 말했습니다. “몇 밀리초 안에는 중단에 효과적으로 대처할 수 없습니다. 그것은 이미 너무 진행된 치명적인 암을 치료하기 시작하는 것과 같습니다.” 이 작업은 2019년 Nature 에 발표된 영향력 있는 논문 에 자세히 설명 되어 있습니다. Tang과 그의 팀은 적절하게 검증되고 검증된 관측 데이터에 대해 훈련된 기계 학습 모델을 사용하여 토카막의 실시간 중단을 제거하는 데 중점을 두고 이 분야에서 계속 작업하고 있습니다.

스텔라레이터 디자인의 새로운 변화 PPPL의 융합 인공지능 프로젝트는 토카막을 넘어 확장됩니다. PPPL의 디지털 엔지니어링 책임자인 Michael Churchill은 기계 학습을 사용하여 또 다른 유형의 핵융합로인 스텔라레이터 의 설계를 개선합니다 . 토카막이 도넛처럼 보인다면, 스텔라레이터는 더 복잡하고 뒤틀린 디자인을 지닌 퓨전 세계의 크롤러로 볼 수 있습니다. “우리는 스텔라레이터의 설계를 검증할 때 다양한 코드를 활용해야 합니다.

따라서 질문은 '스텔라레이터 설계에 가장 적합한 코드는 무엇이며 이를 사용하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?'가 됩니다.”라고 처칠은 말했습니다. "계산의 세부 수준과 답변을 생성하는 속도 사이의 균형을 맞추는 작업입니다." 토카막과 스텔라레이터에 대한 현재 시뮬레이션은 실제에 가깝지만 아직 쌍둥이는 아닙니다. “우리는 시뮬레이션이 실제 세계와 100% 일치하지 않는다는 것을 알고 있습니다. 많은 경우 우리는 결함이 있다는 것을 알고 있습니다. 우리는 이것이 융합 기계에서 볼 수 있는 많은 역동성을 포착한다고 생각하지만 그렇지 않은 부분도 꽤 있습니다.”

인공지능과 융합의 아이디어를 결합한 일러스트레이션

인공지능과 융합의 아이디어를 결합한 일러스트레이션 인공지능과 융합의 개념을 결합한 일러스트입니다. 크레딧: Kyle Palmer / PPPL 커뮤니케이션 부서

처칠은 이상적으로는 시뮬레이션된 디지털 모델과 실험에서 캡처한 실제 데이터 사이에 피드백 루프가 있는 시스템인 디지털 트윈이 필요하다고 말했습니다. "유용한 디지털 트윈에서는 물리적 데이터를 사용하고 활용하여 디지털 모델을 업데이트하여 미래 성능이 어떨지 더 잘 예측할 수 있습니다." 당연히 현실을 모방하려면 매우 정교한 코드가 많이 필요합니다. 문제는 코드가 복잡할수록 일반적으로 실행하는 데 시간이 더 오래 걸린다는 것입니다.

예를 들어 XGC(X-Point 포함 자이로키네틱 코드)라는 일반적으로 사용되는 코드는 고급 슈퍼컴퓨터에서만 실행될 수 있으며, 그 경우에도 빠르게 실행되지 않습니다. “전용 엑사스케일 슈퍼컴퓨터가 없으면 융합 실험을 실행할 때마다 XGC를 실행하지 않을 것입니다. 우리는 아마도 [우리가 실행한 수천 번의 플라즈마 방전 중] 30~50번의 플라즈마 방전에 대해 실행했을 것입니다.”라고 Churchill은 말했습니다. 이것이 바로 Churchill이 인공 지능을 사용하여 다양한 코드와 최적화 프로세스 자체를 가속화하는 이유입니다.

-"우리는 더 높은 정확도의 계산을 수행하고 싶지만 훨씬 더 빠르게 최적화하여 빠르게 최적화할 수 있기를 원합니다."라고 그는 말했습니다. 코드 최적화를 위한 코딩 마찬가지로 연구 물리학자 Stefano Munaretto 팀은 원래 DOE의 Oak Ridge 국립 연구소와 University of Tennessee-Knoxville에서 PPPL의 토카막 NSTX-U를 위해 개발한 HEAT라는 코드를 가속화하기 위해 인공 지능을 사용하고 있습니다.

-HEAT는 플라즈마 시뮬레이션이 토카막 전환기의 3D 컴퓨터 지원 설계(CAD) 모델과 일치하는 3D가 되도록 업데이트되고 있습니다. 핵융합 용기 바닥에 위치한 전환기는 반응 중에 생성된 열과 재를 추출합니다. 3D 플라즈마 모델은 다양한 플라즈마 구성이 토카막의 열 유속이나 열 이동 패턴에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지에 대한 이해를 높여야 합니다. 특정 플라즈마 구성에 대한 열 이동을 이해하면 유사한 플라즈마를 사용하는 향후 방전에서 열이 어떻게 이동할지에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. HEAT를 최적화함으로써 연구원들은 마지막 샷에 대한 정보를 사용하여 다음 샷을 결정함으로써 플라즈마 샷 사이의 복잡한 코드를 신속하게 실행하기를 희망합니다.

Munaretto는 "이를 통해 다음 샷에 나타날 열 유속을 예측하고 잠재적으로 다음 샷의 매개변수를 재설정하여 열 유속이 전환자에게 너무 강하지 않도록 할 수 있습니다"라고 말했습니다. "이 작업은 미래의 핵융합 발전소를 설계하는 데에도 도움이 될 수 있습니다." PPPL 부연구 물리학자인 Doménica Corona Rivera는 HEAT를 최적화하려는 노력에 깊이 관여해 왔습니다.

-핵심은 광범위한 입력 매개변수를 4~5개로 좁혀 코드를 간소화하면서도 정확도를 높이는 것입니다. Corona Rivera는 "우리는 '이러한 매개변수 중 어느 것이 의미가 있고 실제로 열에 영향을 미칠 것인가?'라고 질문해야 합니다."라고 말했습니다. 이는 기계 학습 프로그램을 교육하는 데 사용되는 주요 매개 변수입니다.

-Churchill과 Munaretto의 지원으로 Corona Rivera는 이미 열을 고려하는 코드를 실행하는 데 걸리는 시간을 크게 줄이면서 결과를 원래 HEAT 버전의 결과와 대략 90% 동기화되도록 유지했습니다. “순간적이에요.” 그녀가 말했다. 이상적인 난방을 위한 올바른 조건 찾기 또한 연구원들은 이온 사이클로트론 무선 주파수 가열(ICRF)이라는 기술을 완성하여 플라즈마의 이온을 가열할 수 있는 최상의 조건을 찾으려고 노력하고 있습니다. 이러한 유형의 가열은 플라즈마의 큰 입자, 즉 이온을 가열하는 데 중점을 둡니다. 플라즈마는 밀도, 압력, 온도, 자기장의 강도와 같은 다양한 특성을 가지고 있습니다. 이러한 특성은 파동이 플라즈마 입자와 상호 작용하는 방식을 변경하고 파동의 경로와 파동이 플라즈마를 가열하는 영역을 결정합니다.

-이러한 효과를 정량화하는 것은 플라즈마의 무선 주파수 가열을 제어하여 연구자들이 파동이 플라즈마를 통해 효율적으로 이동하여 올바른 영역에서 가열되도록 하는 데 중요합니다. 문제는 플라즈마와 전파 상호 작용을 시뮬레이션하는 데 사용되는 표준 코드가 매우 복잡하고 실시간 결정을 내리는 데 사용하기에는 너무 느리게 실행된다는 것입니다.

-PPPL의 부연구 물리학자인 Álvaro Sánchez Villar는 "머신러닝은 코드를 최적화할 수 있는 큰 잠재력을 제공합니다."라고 말했습니다. "기본적으로 플라즈마가 어떻게 진화할지 예측할 수 있고 이를 실시간으로 수정할 수 있기 때문에 플라즈마를 더 잘 제어할 수 있습니다." 이 프로젝트는 널리 사용되는 물리 코드의 속도를 높이기 위해 다양한 종류의 기계 학습을 시도하는 데 중점을 둡니다. Sánchez Villar와 그의 팀은 다양한 핵융합 장치 및 가열 유형에 대한 여러 가속 버전의 코드를 보여주었습니다. 모델은 결과의 정확성 에 미치는 영향을 최소화하면서 몇 분이 아닌 마이크로초 내에 답을 찾을 수 있습니다 .

Sánchez Villar와 그의 팀은 기계 학습을 사용하여 최적화된 코드로 어려운 시나리오를 제거할 수도 있었습니다. Sánchez Villar는 코드의 정확성, "향상된 견고성" 및 가속도가 많은 물리학 코드가 함께 사용되는 통합 모델링과 융합 연구에 중요한 실시간 제어 애플리케이션에 매우 적합하다고 말합니다. 플라즈마의 가장자리에 대한 이해 향상 PPPL 수석 연구 물리학자인 Fatima Ebrahimi는 다양한 토카막의 실험 데이터, 플라즈마 시뮬레이션 데이터 및 인공 지능을 사용하여 행동을 연구하는 Office of Science의 일부인 DOE의 고급 과학 컴퓨팅 연구 프로그램에 대한 4년 프로젝트의 수석 연구원입니다. 융합 중 플라즈마 가장자리의 연구팀은 이번 연구 결과가 상업용 규모의 토카막에 플라즈마를 가두는 가장 효과적인 방법을 밝힐 수 있기를 바라고 있습니다.

-프로젝트에는 여러 가지 목표가 있지만 머신러닝 관점에서는 목표가 분명합니다. Ebrahimi는 "우리는 기계 학습이 모든 데이터와 시뮬레이션을 활용하여 기술 격차를 줄이고 고성능 플라즈마를 실행 가능한 핵융합 발전소 시스템에 통합하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 탐구하고 싶습니다."라고 말했습니다. ELM(Edge Localized Mode)으로 알려진 플라즈마 가장자리의 대규모 불안정성이 없는 상태에서 장치가 작동하는 동안 전 세계 토카막에서 수집된 풍부한 실험 데이터가 있습니다. 이러한 순간적이고 폭발적인 ELM은 토카막의 내부 구성 요소를 손상시키고, 토카막 벽의 불순물을 플라즈마로 끌어들이고, 핵융합 반응의 효율성을 떨어뜨릴 수 있으므로 피해야 합니다. 문제는 오늘날의 실험용 토카막보다 훨씬 크고 훨씬 더 뜨거워지는 상업용 규모의 토카막에서 ELM 없는 상태를 달성하는 방법입니다.

Ebrahimi와 그녀의 팀은 실험 결과를 실험 데이터에 대해 이미 검증된 플라즈마 시뮬레이션 정보와 결합하여 하이브리드 데이터베이스를 만들 것입니다. 그런 다음 데이터베이스는 플라즈마 관리에 대한 기계 학습 모델을 훈련하는 데 사용되며, 이는 시뮬레이션을 업데이트하는 데 사용될 수 있습니다. Ebrahimi는 “훈련과 시뮬레이션 사이에 약간의 왕복 과정이 있습니다.”라고 설명했습니다.

슈퍼컴퓨터에서 기계 학습 모델의 충실도 높은 시뮬레이션을 실행함으로써 연구자들은 기존 데이터에서 다루는 것 이상의 시나리오에 대한 가설을 세울 수 있습니다. 이는 상업적 규모로 플라즈마의 가장자리를 관리하는 최선의 방법에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

참고: SK Kim, R. Shousha, SM Yang, Q. Hu, SH Hahn, A. Jallvand, J.-K의 "토카막에서 유해한 엣지 에너지 버스트 없이 최고의 융합 성능" 박, NC 로건, AO Nelson, Y.-S. Na, R. Nazikian, R. Wilcox, R. Hong, T. Rhodes, C. Paz-Soldan, YM Jeon, MW Kim, WH Ko, JH Lee, A. Battey, G. Yu, A. Bortolon, J. Snipes 및 E. Kolemen, 2024년 5월 11일, Nature Communications . DOI: 10.1038/s41467-024-48415-w 이 연구는 다음과 같은 DOE 보조금으로 수행되었습니다: DE-SC0020372, DE-SC0024527, DE-AC02-09CH11466, DE-SC0020372, DE-AC52-07NA27344, DE-AC05-00OR22725, DE-FG02-99ER54531, DE-SC0022270, DE-SC0022272, DE-SC0019352, DEAC02-09CH11466 및 DE-FC02-04ER54698. 이번 연구는 한국핵융합에너지연구원을 통한 KSTAR 실험협력 및 핵융합플라즈마연구(EN2401-15) 연구설계 프로그램의 지원도 받았다.

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메모 2405160630 나의 사고실험 qpeoms 스토리텔링

핵융합의 토카막 장치를 다루는 문제는 무척 다양한 옵션들을 융합하는 과정들로 정확성이 보장되어야 장기적 운영이 가능하다. 예를들어, 처음 시동 중일 때는 90퍼센트의 안전성으로 성능도 90퍼센트 유지하였다면 알수 없는 성능저하가 부품이나 여러 요소중에 발생하면 이를 예측하고 보완해야 운영문제도 비용과 문제해결의 지적 노력도 따른다. 그것을 단순히 고성능 반도체칩을 기반으로 하는 인공지능으로 머신러닝이 해결할 수 있다? 넌센스이다. 대응하는 시나리오도 AI에게 여전히 의존해야 한다면 인간은 문제해결의 주도권에 손을 놔야할 처지가 될 것이다. 이건 아니지 않나?

그래서 qpeoms 저작도구가 절실해지는 것이다. 단위화된 핵융합로 장치는 100퍼센트 제어와 예측이 인공지능의 개입이 전혀 없이도 가능할 것이다. 단위는 중첩된 결과물로 msbase.tokamak.divises를 만들어낼 것이다. 허허.

-The project has several goals, but from a machine learning perspective, the goals are clear. “We want to explore how machine learning can help us leverage all of our data and simulations to bridge the technology gap and integrate high-performance plasmas into viable fusion power plant systems,” Ebrahimi said. There is a wealth of experimental data collected from tokamaks around the world while the device operates in the absence of large-scale instabilities at the edge of the plasma, known as Edge Localized Mode (ELM). These transient, explosive ELMs should be avoided as they can damage the internal components of the tokamak, draw impurities from the tokamak walls into the plasma, and reduce the efficiency of the fusion reaction. The question is how to achieve ELM-free conditions in commercial-scale tokamaks, which are much larger and much hotter than today's laboratory tokamaks.

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Memo 2405160630 My thought experiment qpeoms storytelling

The problem of dealing with nuclear fusion tokamak devices is the process of fusing a wide variety of options, so long-term operation is possible only when accuracy is guaranteed. For example, if performance is maintained at 90% with 90% safety during the first start-up, if an unknown performance deterioration occurs in a part or various elements, it must be predicted and supplemented, resulting in operational problems, costs, and intellectual effort to solve the problem. Can machine learning simply solve this problem with artificial intelligence based on high-performance semiconductor chips? It's nonsense. If the corresponding scenario still has to rely on AI, humans will be forced to give up the initiative to solve the problem. This isn't it, is it?

That's why the qpeoms authoring tool becomes urgent. Unitized fusion reactor devices will be 100 percent controllable and predictable without any intervention by artificial intelligence. The unit will produce msbase.tokamak.divises as nested output. haha.

sample qoms (standard)
0000000011=2,0
0000001100
0000001100
0000010010
0001100000
0101000000
0010010000
0100100000
2000000000
0010000001

sample pms (standard)
q0000000000
00q00000000
0000q000000
000000q0000
00000000q00
0000000000q
0q000000000
000q0000000
00000q00000
0000000q000
000000000q0

Sample msoss
zxdxybzyz
zxdzxezxz
xxbyyxzz
zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca