Принстонские физики начали применять системы искусственного интеллекта для сдерживания нестабильности плазмы в 2019 году. По их мнению, модели машинного обучения позволяют качественнее обработать большое количество входящих данных и отреагировать на них за тысячные доли секунды. «Невозможно эффективно бороться с возмущениями, если тратить на это больше пары миллисекунд, — сказал Уильям Тан, главный исследователь Лаборатории физики плазмы. — Это как начать лечить смертельный рак после того, как стало уже слишком поздно».

Машинное обучение позволяет отойти от классического набора команд, которые программист пишет для компьютера, и позволить машине самой анализировать данные и адаптироваться к новой информации. Ученые из Лаборатории полагают, что эта способность учиться и приспосабливаться поможет повысить управляемость реакции термоядерного синтеза, пишет Science Daily.

Нестабильности плазмы могут приводить к серьезным повреждениям. Для реакторов, которые будут находиться в коммерческой эксплуатации, такое недопустимо. Машинное обучение в состоянии защитить процесс от магнитных возмущений, нарушающих стабильность плазмы. Компьютерная система способна принимать решения за доли секунды, быстрее, чем человек, и автоматически настраивать параметры работы реактора, предвосхищая опасные изменения.

«Наши результаты особенно впечатляют, поскольку мы смогли достичь их на двух различных токамаках, используя один и тот же код», — сказал Ким Сан Кён, один из исследователей, имея в виду токамаки DIII-D и KSTAR. Причем в обоих случаях плазма находилась в режиме высокого удержания (H-Mode), самом сложном с точки зрения стабилизации, но необходимом для выработки энергии термоядерного синтеза.

Недавно ученые из Принстона предложили новый метод решения проблемы управления плазмы в токамаке — появления краевых локализованных мод. Их решение позволяет избежать незапланированного окончания термоядерной реакции в токамаках, которое может повредить реактор.