Новые ИИ-системы повышают безопасность и эффективность термоядерных реакторов

Архитектура нейросети Multi-Task Learning Neural Network (MTL-NN) для автоматического определения режимов удержания плазмы. Автор: Дэн Гохун

Исследовательская группа под руководством профессора Сунь Ювэня из Хэфэйского института физических наук Китайской академии наук разработала две инновационные системы искусственного интеллекта (ИИ) для повышения безопасности и эффективности экспериментов с термоядерной энергией.

Результаты их работы были недавно опубликованы в журналах Nuclear Fusion и Plasma Physics and Controlled Fusion.

Термоядерная энергия обладает потенциалом стать источником чистой и практически неисчерпаемой энергии. Однако будущие реакторы должны работать надежно, избегая опасных явлений, таких как срывы плазмы — внезапные интенсивные события, способные повредить реактор — и точно контролировать состояние удержания плазмы для поддержания высокой производительности.

Для решения этих задач исследователи разработали два различных ИИ-решения.

Первая система прогнозирует срывы плазмы, используя интерпретируемые модели деревьев решений для выявления ранних признаков срывов, особенно вызванных «заблокированными модами» — распространенной плазменной нестабильностью. В отличие от типичных «черных ящиков» ИИ, эта модель не только делает прогнозы, но и объясняет физические сигналы, ответственные за предупреждение.

В ходе экспериментальной проверки система достигла 94% точности в раннем обнаружении срывов, выдавая предупреждения в среднем за 137 миллисекунд до события — что дает операторам критически важное время для реакции.

Вторая система — инструмент мониторинга состояния плазмы на основе модели многозадачного обучения. Это ИИ-решение одновременно определяет режимы работы (например, L-режим и H-режим) и обнаруживает краевые локализованные моды (ELM), превосходя по скорости и точности традиционные раздельные модели. Система продемонстрировала 96,7% точности в режиме реального времени при классификации состояний плазмы, повышая надежность непрерывной работы реактора.

Вместе эти ИИ-инструменты не только способствуют созданию более безопасной экспериментальной среды, но и дают ценную информацию о сложной динамике плазмы. Исследование закладывает основу для полностью интеллектуальных систем управления в будущих термоядерных энергетических установках.

Дополнительная информация: Guo-Hong Deng и др., Automatic identification of tokamak plasma confinement states (L-mode, ELM-free H-mode, and ELMy H-mode) with multi-task learning neural network, Nuclear Fusion (2025). DOI: 10.1088/1741-4326/ade3ed
Guo-Hong Deng и др., Interpretability analysis and real-time prediction of locked mode-induced disruptions in EAST, Plasma Physics and Controlled Fusion (2025). DOI: 10.1088/1361-6587/ade5c5

Источник: Chinese Academy of Sciences