.Deep learning model boosts plasma predictions in nuclear fusion by 1,000 times
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Starship version space science
.Deep learning model boosts plasma predictions in nuclear fusion by 1,000 times
딥러닝 모델, 핵융합 플라즈마 예측 1000배 향상
by 주현 허, 울산과학기술원 2차원 속도 그리드 정보를 입력으로 하는 임의의 PDF f N 에 대한 FPL-net의 개략도 . 이 모델은 합성곱 기반 인코더-디코더 신경망입니다. 출처: Journal of Computational Physics (2024). DOI: 10.1016/j.jcp.2024.113665 UNIST(총장 정무영)
원자력공학과의 지민 리 교수, 윤의성 교수가 이끄는 연구팀은 핵융합 플라즈마를 위한 비선형 포커-플랑크-란다우(FPL) 충돌 연산자의 계산을 크게 가속화하는 딥러닝 기반 접근 방식을 공개했습니다. 이 연구 결과는 Journal of Computational Physics 에 게재되었습니다 . 인공 태양이라고도 불리는 핵융합로는 태양과 유사한 고온 플라스마 환경을 유지하는 데 의존합니다. 이 상태에서 물질은 음전하를 띤 전자와 양전하를 띤 이온으로 구성됩니다.
이러한 입자 간의 충돌을 정확하게 예측하는 것은 안정적인 핵융합 반응을 유지하는 데 중요합니다. 플라스마 상태는 다양한 수학적 프레임워크를 사용하여 모델링되며, 그 중 하나가 FPL 방정식 입니다 . FPL 방정식은 쿨롱 충돌이라고 알려진 대전된 입자 간의 충돌을 예측합니다. 전통적으로 이 방정식을 푸는 데는 광범위한 계산 시간과 리소스가 필요한 반복적인 방법이 포함되었습니다. 제안된 FPL-net은 단일 단계로 FPL 방정식을 풀어 기존 방법보다 1,000배 더 빠르게 결과를 얻을 수 있으며 오차 한계도 10만 분의 1에 불과해 뛰어난 정확도를 보여줍니다.
초기 온도 조건 T∥/T⊥ = 0.795에서 199개 시간 단계에 걸쳐 온도 완화 실험의 결과. 출처: Journal of Computational Physics (2024). DOI: 10.1016/j.jcp.2024.113665 FPL 충돌 연산은 밀도, 운동량, 에너지와 같은 핵심 물리적 양의 보존을 특징으로 합니다. 연구자들은 AI 학습 프로세스 동안 이러한 양을 보존하는 함수를 통합하여 모델 정확도를 향상시켰습니다. FPL-net의 효과는 열 평형 시뮬레이션을 통해 검증되었는데, 이는 연속 시뮬레이션 중에 오류가 누적되면 정확한 열 평형에 도달할 수 없다는 점을 강조했습니다.
공동 연구팀은 "GPU에서 딥러닝을 활용함으로써 기존 CPU 기반 코드에 비해 계산 시간을 1,000배 단축했다"고 밝혔습니다. "이러한 발전은 디지털 트윈 기술의 초석을 나타내며, 전체 핵융합 로의 난류 분석을 가능하게 하거나 가상 컴퓨팅 환경에서 실제 토카막을 복제할 수 있습니다." 토카막은 플라스마를 가두도록 설계된 특수 장치입니다. 현재 연구는 전자 플라즈마에 초점을 맞추고 있지만, 연구자들은 이 모델을 다양한 불순물이 포함된 보다 복잡한 플라즈마 환경에 적용하기 위해서는 추가 연구가 필요하다고 언급했습니다.
추가 정보: Hyeongjun Noh et al, FPL-net: 이방성 온도 완화를 위한 비선형 Fokker–Planck–Landau 충돌 연산자를 풀기 위한 딥 러닝 프레임워크, Journal of Computational Physics (2024). DOI: 10.1016/j.jcp.2024.113665 울산과학기술원 제공
https://phys.org/news/2025-02-deep-boosts-plasma-nuclear-fusion.html
메모 2503010257 소스1.분석중_【】
_[1-3】magictime은 곱 time.ms의 exponential function 마방진이다. 보기1.을 시간의 곱으로 계산한다면 그 밑 mcell?, n의 mstime 시간은 엄청나게 빨라진다. 보기1.의 버전업이 아무리 커도 밑을 0,1로 정하면 timems.value는 0, 1이다. 그대로 qpeoms 단위이다.
보기2.는 아이러니하게도 전하의 zerosum 지수의 밑을 0으로 만든 것은 태양처럼 핵융합이 우주 시공간에 고정된 상태이다. 핵융합로 토카막내에 플라즈마 상태를 100%제어된다. 어허. 보기2.는 태양과 같은 플라즈마 상태의 mcell.1이다. 어허.
1-1.)
인공 태양 (mcell)이라고도 불리는 핵융합로는 태양과 유사한 고온 플라스마 환경(oss.zerosum)을 유지하는 데 의존한다. 이 상태에서 물질(oser.mattter)은 음전하를 띤 전자와 양전하를 띤 이온으로 구성된다. 이러한 입자 간의 충돌을 정확하게 예측하는 것은 안정적인 핵융합 반응을 유지하는 데 중요하다. 으음.
보기1.
04110613
14051203
15080902
01100716
보기2.
sample msoss
zxdxybzyz
zxdzxezxz
xxbyyxzz
zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca
sample 1.vix.a'6//vixx.a(b1,g3,k3,o5,n6)
b0acfd|0000e0
000ac0|f00bde
0c0fab|000e0d
e00d0c|0b0fa0
f000e0|b0dac0
d0f000|cae0b0
0b000f|0ead0c
0deb00|ac000f
ced0ba|00f000
a0b00e|0dc0f0
0ace00|df000b
0f00d0|e0bc0a
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
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