У всех на слуху использование ИИ, чтобы людям самыми разнообразными способами морочить голову (по заданию других Людей), но есть и более интересные скажем так направления - немного слайдов из работы по использованию "глубокого обучения с подкреплением" для управления нестабильностью плазмы в термоядерных реакторах. Команда из индусов (правда в принстоне) разработала модель для обнаружения и предотвращения фатальной нестабильности плазмы, называемой «режим разрыва».
В 2022 вышла первая статья (машперевод абстракта)
Для стабильного и эффективного производства термоядерной энергии с использованием реактора токамак важно поддерживать водородную плазму высокого давления без ее разрушения. Следовательно, необходимо активно управлять токамаком на основе наблюдаемого состояния плазмы, маневрировать плазмой высокого давления, избегая при этом тиринг-неустойчивости, основной причины сбоев.
Это представляет собой проблему обхода препятствий, в решении которой искусственный интеллект, основанный на обучении с подкреплением, недавно показал замечательные результаты1,2,3,4. Однако препятствие здесь — тиринг-неустойчивость — трудно предсказать, и она очень склонна к прекращению операций с плазмой, особенно в базовом сценарии ИТЭР. Ранее мы разработали мультимодальную динамическую модель, которая оценивает вероятность будущей нестабильности разрыва на основе сигналов от нескольких диагностических устройств и исполнительных механизмов5. Здесь мы используем эту динамическую модель в качестве среды обучения искусственному интеллекту с подкреплением, способствуя автоматическому предотвращению нестабильности. Мы демонстрируем управление искусственным интеллектом, чтобы снизить вероятность разрушительной разрывной нестабильности в DIII-D6, крупнейшей установке магнитного синтеза в Соединенных Штатах. Контроллер поддерживал вероятность разрыва на заданном пороге даже в относительно неблагоприятных условиях низкого коэффициента безопасности и низкого крутящего момента. В частности, это позволило плазме активно отслеживать стабильную траекторию в изменяющемся во времени рабочем пространстве, сохраняя при этом производительность H-режима, что было сложно при традиционном предварительно запрограммированном управлении. Этот контроллер прокладывает путь к разработке стабильных высокопроизводительных сценариев эксплуатации для будущего использования в ИТЭР.
https://www.nature.com/articles/s41586-021-04301-9
Данных много и они ну очень быстро поступают ( раз в 200мс control loop должен обратно срабатывать если правильно понял ) , мощности нужны будь здоров, соответственно всем было весело.
Сейчас вот вторая статейка пошла
https://www.nature.com/articles/s41586-024-07024-9
Тут уже картинки "плазмы" более оптимистичные
Вот Стрелочка - ну и графики - синенькие - что ИИ "удерживает" лучше, чем не "ИИ".
Оценить насколько конкретно это все действительно имеет смысл конечно сложно (вопрос специалистам!) - но сам подход прикладываться с ИИ ко всему, где не получается "аналитический" способ или просто мозгов не хватает, уже наверно можно методологически зафиксировать.
Так же интересно задуматься к чему все в итоге приведет, тем более в социально экономической сфере например. Когда такие "черные ящики" подключат к биобигперсдате ( https://aftershock.news/?q=node/1369184 ) например... чтобы ее "плазму" удерживать, хех.
Впрочем угандошить "соц." реактор можно и без ИИ - "tearing" может разгуляться сам или проникнуть в control loop (что еще больше ускорит процессы), также могут быть проблемы и с "датчиками-сенсорами" (необходимы несколько контуров) ... но это уже другая сказка.
P.S.
Если серьезно - а ну-ка чаджпт скажика уважаемый - будет в следующем году такой же катастрофичный паводок на Урале-Сибири или нет? ( а то из розетки выдерну )
P.S.2.
На календаре -
9 мая - с Днем Победы!
Надо отмечать пока историю с помощью этих самых ГПТ постмодернисты не переписали, а то попытки идут...
Автор - RomanSmirnov
