융합의 미래: 인공지능의 정확성으로 복잡한 물리학의 신비를 풀다

예측 모델링의 과제

핵융합 실험에서 플라즈마 난류를 예측하는 것은 어렵습니다. 이는 이러한 혼돈계의 경계조건을 모델링하는 것이 어렵기 때문이다. 연구원들은 맞춤형 물리학 기반 기계 학습 접근 방식을 사용하여 핵융합 실험 설정의 경계에서 일반적으로 해결할 수 없는 플라즈마 특성을 직접 해결하는 프레임워크를 개발했습니다. 이를 통해 과학자들은 플라즈마 변동이 실험에서 어떻게 작용할지 예측할 수 있습니다. 이를 통해 이론적으로 일관된 방식으로 예측 모델을 테스트할 수도 있습니다. 이러한 유형의 난류 모델링은 이전에는 실용적이지 않았습니다.

핵융합 플라즈마에서 감금의 중요성

순 핵융합 에너지 생산이라는 목표를 달성하려면 핵융합 플라즈마를 적절하게 가두는 것이 중요합니다. 예측 제약의 핵심 요소는 플라즈마 불안정성이 핵융합 장치 내 냉각 및 성능 손실로 이어지는 방식을 이해하는 것입니다. 결과적으로 융합 커뮤니티는 예측 모델을 개선하기 위해 실험의 측정 기능을 개선하는 데 수십 년을 보냈습니다. 그러나 융합에 필요한 극한의 온도와 진공 조건으로 인해 융합 장치 내에 진단 장비를 배포하는 것이 매우 어렵습니다.

MIT 연구원들은 최근 이 문제를 다루는 두 편의 논문을 발표했습니다.

MIT의 혁신적인 연구

첫 번째 논문에서 연구원들은 실험 데이터와 방사선 모델링 및 역학 이론을 결합한 새로운 물리학 기반 인공 지능 프레임워크를 사용하여 일반적으로 사용되는 고속 카메라로 수집한 광자 수를 난류 규모의 전자 밀도 및 온도 변동으로 변환하는 방법을 보여줍니다. 그 결과 이전에 관찰되지 않았던 플라즈마 역학에 대한 새로운 실험적 통찰력이 탄생했습니다.

두 번째 논문에서 팀은 널리 사용되는 플라즈마 난류 이론과 결합된 전자 역학에 대한 이 정보를 사용하여 실험 환경에서 편미분 방정식과 일치하는 전기장 변동을 직접 예측했습니다. 이 연구는 기존의 수치적 방법을 뛰어넘어 특별히 제작된 물리학 기반 신경망 아키텍처를 사용하여 플라즈마의 비선형 특성에 대한 새로운 모델링 접근 방식을 개발합니다. 이 연구는 이론적 예측이 관찰과 일치하는지 이해하기 위한 새로운 과학적 길을 열어줍니다.