DeepMind, 핵융합 제어를 위한 AI 훈련

Google의 지원을 받는 회사는 토카막 핵융합로 내부의 화염 플라즈마를 제어하는 강화 학습 알고리즘을 가르쳤습니다.
그러나 연구자들이 플라즈마의 구성을 변경하고 더 많은 전력이나 더 깨끗한 플라즈마를 생성할 수 있는 다른 모양을 시도할 때마다 엄청난 양의 엔지니어링 및 설계 작업이 필요합니다. 기존 시스템은 컴퓨터로 제어되며 모델과 세심한 시뮬레이션을 기반으로 하지만 "복잡하고 항상 최적화되지는 않을 수 있습니다"라고 Fasoli는 말합니다.
딥마인드는 플라즈마를 자율적으로 제어할 수 있는 AI를 개발했습니다. 네이처 저널에 발표된 한 논문 은 두 그룹의 연구원들이 스위스 플라즈마 센터의 가변 구성 토카막인 TCV 내부의 19개 자기 코일을 제어하기 위해 심층 강화 학습 시스템을 가르친 방법을 설명합니다. 미래에 더 큰 핵융합로 설계. DeepMind의 제어 팀 책임자인 Martin Riedmiller는 "AI, 특히 강화 학습은 특히 토카막에서 플라즈마를 제어함으로써 발생하는 복잡한 문제에 매우 적합합니다.






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