.The Future of Fusion: Unlocking Complex Physics With AI’s Precision
mss(magic square system)master:jk0620 http://blog.naver.com/mssoms http://jl0620.blogspot.com https://www.facebook.com/junggoo.lee.54 .The Future of Fusion: Unlocking Complex Physics With AI’s Precision 융합의 미래: AI의 정밀도로 복잡한 물리학의 잠금 해제 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 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